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

本教程将指导您使用检索增强生成 (RAG) 创建一个上下文感知的待办事项列表应用程序。我们将利用Google 的 Gemini API 进行文本嵌入，利用PgVector 进行高效的向量存储，并使用Prisma 和NestJS 管理 PostgreSQL 数据库。此设置将允许实现高级功能，例如清理重复的任务和检索上下文相关的类似任务。

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先决条件

1. 了解NestJS 和Prisma 的基础知识。
2. 已安装 Node.js 和 npm。
3. 已启用 PgVector 扩展的 PostgreSQL 数据库。
4. 具有 Gemini API 密钥的 Google Cloud 访问权限。

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步骤 1：设置 NestJS 项目

1. 创建一个新的 NestJS 项目：

nest new todo-app
cd todo-app

2. 删除不必要的默认文件：

rm src/app.controller.* src/app.service.* src/app.module.ts

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步骤 2：安装依赖项

安装所需的依赖项：

npm install prisma @prisma/client @google/generative-ai dotenv

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步骤 3：使用 PgVector 配置 Prisma

1. 初始化 Prisma：

npx prisma init

2. 使用您的 PostgreSQL 数据库凭据更新 .env 文件：

<code>DATABASE_URL="postgresql://<用户名>:<密码>@localhost:5432/<数据库>?schema=public"</code>

3. 在您的 schema.prisma 文件中启用 PgVector：

generator client {
  provider        = "prisma-client-js"
  previewFeatures = ["postgresqlExtensions"]
}

datasource db {
  provider   = "postgresql"
  url        = env("DATABASE_URL")
  extensions = [pgvector]
}

model Task {
  id        Int      @id @default(autoincrement())
  title     String
  content   String
  embedding Unsupported("vector(1536)")
}

4. 应用数据库迁移：

npx prisma migrate dev --name init

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步骤 4：在 NestJS 中配置 Prisma

创建一个 PrismaModule 用于数据库访问：

// src/prisma/prisma.module.ts
import { Module } from '@nestjs/common';
import { PrismaService } from './prisma.service';

@Module({
  providers: [PrismaService],
  exports: [PrismaService],
})
export class PrismaModule {}

// src/prisma/prisma.service.ts
import { Injectable, OnModuleInit, OnModuleDestroy } from '@nestjs/common';
import { PrismaClient } from '@prisma/client';

@Injectable()
export class PrismaService extends PrismaClient implements OnModuleInit, OnModuleDestroy {
  async onModuleInit() {
    await this.$connect();
  }

  async onModuleDestroy() {
    await this.$disconnect();
  }
}

在您的主模块中导入 PrismaModule：

// src/app.module.ts
import { Module } from '@nestjs/common';
import { PrismaModule } from './prisma/prisma.module';
import { TasksModule } from './tasks/tasks.module';

@Module({
  imports: [PrismaModule, TasksModule],
})
export class AppModule {}

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步骤 5：设置 Tasks 模块

1. 生成 tasks 模块：

nest generate module tasks
nest generate service tasks
nest generate controller tasks

2. 实现 TasksService：

// src/tasks/tasks.service.ts
import { Injectable } from '@nestjs/common';
import { PrismaService } from '../prisma/prisma.service';
import { Task } from '@prisma/client';
import { GeminiService } from '../gemini/gemini.service';

@Injectable()
export class TasksService {
  constructor(private prisma: PrismaService, private geminiService: GeminiService) {}

  async createTask(title: string, content: string): Promise<Task> {
    const embedding = await this.geminiService.getEmbedding(`${title} ${content}`);
    return this.prisma.task.create({
      data: { title, content, embedding },
    });
  }

  async getTasks(): Promise<Task[]> {
    return this.prisma.task.findMany();
  }

  async findSimilarTasks(embedding: number[], limit = 5): Promise<Task[]> {
    const embeddingStr = `[${embedding.join(',')}]`;
    return this.prisma.$queryRaw`
      SELECT *, embedding <-> ${embeddingStr}::vector AS distance
      FROM "Task"
      ORDER BY distance
      LIMIT ${limit};
    `;
  }
}

3. 实现 TasksController：

// src/tasks/tasks.controller.ts
import { Controller, Post, Get, Body } from '@nestjs/common';
import { TasksService } from './tasks.service';

@Controller('tasks')
export class TasksController {
  constructor(private tasksService: TasksService) {}

  @Post()
  async createTask(@Body('title') title: string, @Body('content') content: string) {
    return this.tasksService.createTask(title, content);
  }

  @Get()
  async getTasks() {
    return this.tasksService.getTasks();
  }
}

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步骤 6：集成 Gemini API 用于嵌入生成

1. 创建一个 GeminiService：

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

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

  constructor() {
    this.client = new genai.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;
  }
}

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总结

通过此设置，您将拥有一个功能齐全的待办事项列表应用程序，它可以：

1. 使用 Gemini 生成任务内容的嵌入。
2. 使用 PgVector 将嵌入存储在 PostgreSQL 数据库中。
3. 根据其嵌入检索类似的任务。

此架构支持高级功能，例如语义搜索和上下文数据清理。进一步扩展它以构建智能任务管理系统！

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