使用 Nestjs、RAG、Prisma 和 Gemini API 构建上下文感知的待办事项列表

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本教程演示如何利用检索增强生成 (RAG) 技术构建一个具备上下文感知能力的待办事项列表应用。我们将结合Google Gemini API进行文本嵌入，借助pgvector高效管理向量数据，并使用Prisma和NestJS框架操作PostgreSQL数据库。此方案将实现诸如去重任务和基于上下文检索相似任务等高级功能。

前提条件

1. 熟悉NestJS和Prisma框架。
2. 已安装Node.js和npm。
3. PostgreSQL数据库已安装并启用pgvector扩展。
4. 拥有可访问Google Cloud的Gemini API密钥。

步骤一：搭建NestJS项目

1. 创建新的NestJS项目：

// src/gemini/gemini.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { GenerativeLanguageServiceClient } from '@google/generative-ai';

@Injectable()
export class GeminiService {
  private client: GenerativeLanguageServiceClient;

  constructor() {
    this.client = new GenerativeLanguageServiceClient({
      apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY,
    });
  }

  async getEmbedding(text: string): Promise<number[]> {
    const result = await this.client.embedText({
      model: 'models/text-embedding-001',
      content: text,
    });
    return result.embedding;
  }
}

总结

通过以上步骤，你将拥有一个功能完善的待办事项列表应用，具备以下能力：

1. 使用Gemini API为任务内容生成嵌入向量。
2. 使用pgvector将嵌入向量存储在PostgreSQL数据库中。
3. 基于嵌入向量检索相似任务。

此架构支持语义搜索和上下文数据清理等高级功能，可进一步扩展以构建更智能的任务管理系统。

以上就是《使用 Nestjs、RAG、Prisma 和 Gemini API 构建上下文感知的待办事项列表》的详细内容，更多关于的资料请关注golang学习网公众号！