Tutoriel PGVector: intégrer la recherche vectorielle dans PostgreSQL

Ces dernières années, la recherche de vecteurs est devenue de plus en plus populaire auprès du développement de l'IA générative et des écosystèmes de modèles de langues.

La recherche vectorielle est une méthode de récupération d'informations dans laquelle les documents et les requêtes sont représentés comme vecteurs plutôt que de texte brut. Cette représentation numérique est obtenue en utilisant un grand réseau neuronal formé qui peut convertir des données non structurées telles que du texte, des images et des vidéos en vecteurs.

Les bases de données de corrélation traditionnelles ne peuvent pas optimiser le traitement de grandes quantités de données vectorielles. Par conséquent, au cours des dernières années, de nombreuses bases de données vectorielles open source et propriétaires ont émergé. Cependant, il peut ne pas être idéal pour toutes les entreprises d'avoir une base de données dédiée distincte de la base de données principale uniquement pour les vecteurs.

PGVector a vu le jour, une puissante extension postgresql qui introduit des capacités de recherche de similitude vectorielle dans l'une des bases de données relationnelles les plus populaires.

Dans ce tutoriel, nous explorerons les fonctionnalités de PGVector et démontrerons comment cela peut vous aider dans votre travail.

FAQ

Dois-je changer toute ma base de données pour utiliser PGVector?

non requis, il s'agit d'un module complémentaire à votre base de données PostgreSQL existante.

Puis-je utiliser PGVector avec d'autres langues autres que Python?

Oui, vous pouvez utiliser n'importe quelle langue avec l'adaptateur PostgreSQL.

Comment surveiller les performances de la requête PGVector?

Vous pouvez utiliser les outils intégrés de PostgreSQL tels que Expliquez et analyser pour surveiller les performances de la requête. De plus, les extensions de journalisation et de surveillance telles que PG_STAT_STATSTATION peuvent fournir un aperçu des performances de la requête et aider à identifier les goulots d'étranglement.

Est-il possible de combiner la recherche de vecteurs avec des requêtes SQL traditionnelles?

Oui, PGVector vous permet de combiner la recherche de vecteur avec des requêtes SQL traditionnelles. Vous pouvez inclure des opérations de similitude vectorielle et d'autres conditions dans les requêtes SQL pour permettre des recherches complexes qui utilisent des données vectorielles et relationnelles.

PGVector est-il utilisable avec d'autres cadres d'apprentissage automatique autres que OpenAI?

Oui, PGVector peut être intégré à divers cadres et bibliothèques d'apprentissage automatique. Vous pouvez générer des intégres à l'aide de modèles à partir de frameworks tels que TensorFlow, Pytorch ou étreindre la face et utiliser PGVector dans PostgreSQL pour stocker et interroger ces intérêts.

Comment gérer la mise à niveau de la version de PGVector?

Lors de la mise à niveau de PGVector, assurez-vous de suivre les instructions de mise à niveau officielles fournies dans la documentation PGVector. Veuillez sauvegarder vos données avant d'effectuer des mises à niveau. Après la mise à niveau, testez soigneusement votre application pour la compatibilité et les performances.

PGVector peut-il traiter efficacement les vecteurs de grande dimension?

Bien que PGVector puisse gérer les vecteurs de haute dimension, la fonctionnalité de PostgreSQL peut limiter les performances. Pour des données très dimensionnelles, envisagez d'optimiser votre configuration postgresql ou d'explorer des bases de données vectorielles dédiées, telles que Milvus ou Pinecone.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!