（二）PosrgreSQL: Python3 连接Pgvector出错排查

在使用 Python 连接到 PostgreSQL 数据库，特别是当涉及到 pgvector 扩展以处理向量数据时，可能会遇到一些问题。本文针对psycopg2连接pgvector进行插入和查询操作失败问题，分享了一种可行的解决方案。

pgvector_1">1. 安装并启用pgvector扩展

确保PostgreSQL数据库已经安装了 pgvector 扩展，并且该扩展已在你要使用的数据库中启用。你可以通过以下 SQL 命令来启用它：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgvector;

创建启用pgvector的表items

CREATE TABLE items (id SERIAL PRIMARY KEY,embedding vector(3)
);

python pgvector_18">2. python脚本操作pgvector表

在Python环境中，需要安装python模块psycopg2支持对PostgreSQL的访问。采用(pgvector Tutorial: Integrate Vector Search into PostgreSQL)[https://www.datacamp.com/tutorial/pgvector-tutorial] 所展示的连接pgvecyor的python3代码块进行测试

python">import psycopg2
import numpy as np# Connect to the database
conn = psycopg2.connect("dbname=your_database user=your_username")
cur = conn.cursor()# Insert a vector
embedding = np.array([1.5, 2.5, 3.5])
cur.execute("INSERT INTO items (embedding) VALUES (%s)", (embedding.tolist(),))# Perform a similarity search
query_vector = np.array([2, 3, 4])
cur.execute("SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 1", (query_vector.tolist(),))
result = cur.fetchone()
print(f"Nearest neighbor: {result}")conn.commit()
cur.close()
conn.close()

运行python代码抛错如下

---------------------------------------------------------------------------
UndefinedFunction                         Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 1412 # Perform a similarity search13 query_vector = np.array([2, 3, 4])
---> 14 cur.execute("SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 1", (query_vector.tolist(),))15 result = cur.fetchone()16 print(f"Nearest neighbor: {result}")UndefinedFunction: operator does not exist: vector <-> integer[]
LINE 1: SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> ARRAY[2,3,4] LIMI...^
HINT:  No operator matches the given name and argument types. You might need to add explicit type casts.

修改出错行为如下值，再次运行依然报错。

python">cur.execute("SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 1", (query_vector,))

错误日志

---------------------------------------------------------------------------
ProgrammingError                          Traceback (most recent call last)
Cell In[5], line 1412 # Perform a similarity search13 query_vector = np.array([2, 3, 4])
---> 14 cur.execute("SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 1", (query_vector,))15 result = cur.fetchone()16 print(f"Nearest neighbor: {result}")ProgrammingError: can't adapt type 'numpy.ndarray'

python_pgvector_81">3. 引入python pgvector模块

为了使psycopg2能够支持PostgreSQL中的向量类型，你需要通过pgvector中的register_vector方法，对psycopg2进行注册，可以在SQL语句中支持使用Numpy数组，或者numpy array转换后的列表变量。修改后的代码如下：

python">import psycopg2
import numpy as np
from pgvector.psycopg2 import register_vector# Connect to the database
conn = psycopg2.connect("dbname=postgres user=hbu host=localhost")
register_vector(conn)
cur = conn.cursor()# Insert a vector
embedding = np.array([1.5, 2.5, 3.5])
cur.execute("INSERT INTO items (embedding) VALUES (%s)", (embedding.tolist(),))# Perform a similarity search
query_vector = np.array([2, 3, 4])
cur.execute("SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 1", (query_vector,))
result = cur.fetchone()
print(f"Nearest neighbor: {result}")conn.commit()
cur.close()
conn.close()

运行结果如下：

Nearest neighbor: (9, None, None, array([1.5, 2.5, 3.5], dtype=float32))

总结

采用Python操作pgvector表时，主要启用pgvector模块对连接进行而外操作才行。以下是一些注意要点：

确保pgvector扩展已安装并启用
仔细检查代码中的方法名和SQL语句
正确安装和导入Python依赖模块psycopg2和pgvector
使用python模块pgvector中register_vector方法，对创建的psycopg2连接变量进行注册
向量数组一定要numpy类型的（psycopg，psycopg2模块同样要求）
使用numpy array类型，个别情况不需要转换为list(即不需要query_vector.tolist()转换numpy array)

通过以上步骤，我顺利解决连接pgvector 表，查询失败的问题，并成功执行PostgreSQL pgvector向量扩展的插入与查询操作。