Docker コンテナーで pgvector を使用して PostgreSQL をセットアップする
この投稿は、Docker でローカル MySQL インスタンスをセットアップする方法に関する以前の投稿の続編です。
RAG (Retrieval Augmented Generation) は、急速に AI アプリの「Hello World」になりつつあります。大規模言語モデルを使用して作業したり遊んだりしている場合は、間違いなく、ある時点で RAG パイプラインを作成する必要があります。 RAG の重要なコンポーネントはベクトル データベースであり、一般的なオプションは pgvector (Postgres 用のオープンソースのベクトル類似性検索) です。 Docker コンテナでローカル インスタンスをすばやくセットアップする方法は次のとおりです。
イメージをプルして実行する
Docker リポジトリから最新のイメージをプルします。 17 を、選択した Postgres サーバーのバージョンに置き換えます。
docker pull pgvector/pgvector:pg17
イメージを実行し、root ユーザーのパスワードを設定し、デフォルトの Postgres ポートを公開します。
docker run -d --name <container_name> -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 pgvector/pgvector:pg17
コンテナ内にデータベースを作成する
Postgres サーバーが実行されている状態で、コンテナ内にデータベースを作成します。
docker exec -it <container_name> createdb -U postgres <database_name>
データベースに接続する
これで、アプリケーションからデータベースに接続し、pgvector 拡張機能を初期化できるようになりました。 JavaScriptを使用します。アプリケーション全体のセットアップはこの投稿の範囲外ですが、いくつかの依存関係をインストールする必要があります:
pnpm add pg pgvector
環境に DATABASE_URL を設定します。 .env ファイルを使用します。次の形式に従う必要があります:
DATABASE_URL=postgresql://<pg_user>:<pg_password>@localhost:5432/<database_name>
ローカル開発の場合は @localhost を使用しますが、docker-compose.yml などを使用していてサービスに名前を付けている場合は、サービスの名前を使用する必要があります。 @db.
アプリケーション コードで接続を作成します。
const pool = new pg.Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL, });
次に、pgvector を初期化し、新しいテーブルを作成します。
async function createStore() { // Initialize pgvector extension and create table if not exists await pool.query('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector'); return { vectorStore: await PGVectorStore.initialize(embeddings, { postgresConnectionOptions: { connectionString: process.env.DATABASE_URL, }, tableName: 'documents', // Default table name }), }; }
vectorStore セットアップでは、vectorStore.addDocuments を使用してコンテンツを追加し、vectorStore.similaritySearch を使用してコンテキストをクエリできます。
この投稿はここまでです。次回は、pgvector のより具体的な使用方法、および/または Drizzle ORM との使用方法を検討する予定です。 ?
以上がDocker コンテナーで pgvector を使用して PostgreSQL をセットアップするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1)cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2)Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3)Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。

Pythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。
