En esta guía práctica aprenderás a combinar LangChain con Supabase Vector Store pgvector para crear una búsqueda semántica simple y efectiva. El flujo general es sencillo: convertir textos a vectores con embeddings, almacenarlos en Postgres usando pgvector y consultar los vecinos más cercanos para responder preguntas de forma semántica.

Qué construirás: indexarás varios textos cortos en una tabla documents y luego harás una consulta tipo Mitochondria are made of what para recuperar el documento más parecido; el modelo de embeddings recomendado es text-embedding-3-small con 1536 dimensiones.

Cómo funciona la búsqueda vectorial en lenguaje sencillo: primero se embeddea el texto con un modelo de embeddings, luego se guardan esos vectores en la columna vector de Postgres vía pgvector y finalmente se embeddea la consulta del usuario para buscar los vecinos más cercanos usando similitud coseno o distancia. No se usan coincidencias exactas ni palabras clave, la similitud semántica hace el trabajo.

Requisitos: Node.js 18 o superior, una cuenta de Supabase, clave de OpenAI, y familiaridad básica con la terminal. Nunca incluyas claves de API directamente en el código cliente: usa variables de entorno y mantén la SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY solo en el servidor.

Resumen de pasos: crea un proyecto Node con type module en package.json, instala dependencias como @langchain/community @langchain/openai @supabase/supabase-js y dotenv, crea un archivo .env con OPENAI_API_KEY SUPABASE_URL SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY y prepara la base de datos en Supabase habilitando la extensión vector, creando la tabla documents con embedding vector(1536) y una función RPC match_documents que devuelva los N documentos más similares.

Esquema recomendado de tabla: id uuid o id text según prefieras, columnas content text metadata jsonb embedding vector(1536). Añade un índice ivfflat con vector_cosine_ops para acelerar las búsquedas aproximadas y ajusta lists según el volumen de datos.

En el código Node inicializa OpenAIEmbeddings con model text-embedding-3-small y crea un cliente Supabase con la clave de servicio. Usa la integración SupabaseVectorStore de @langchain/community para insertar documentos con addDocuments y buscar con similaritySearch. Si usas id text pásalos al insertar, si usas uuid deja que la BD los genere.

Buenas prácticas de seguridad: guarda API keys en .env, no expongas la SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY al frontend, realiza peticiones desde un backend seguro o serverless, aplica límites y autenticación a rutas que acceden al vector store y considera Row Level Security RLS para restringir accesos.

Optimización y siguientes pasos: añade filtros de metadata para consultas más precisas, inserta en batch si indexas grandes volúmenes, ajusta parámetros de IVFFlat y probes, o sustituye los embeddings por otros proveedores según coste y latencia. Construye una canalización RAG chunking de PDFs u HTML para respuestas con citas y re-ranqueo.

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Checklist final: verifica que las dimensiones de embedding en la tabla coincidan con el modelo usado, crea la función RPC match_documents en el esquema public, no expongas la clave de servicio en el cliente y prueba la búsqueda con ejemplos sencillos antes de indexar grandes cantidades de datos.

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