PGVectorチュートリアル：ベクター検索をPostgreSQLに統合します

近年、ベクター検索は、生成AIおよび大規模な言語モデルのエコシステムの開発によりますます人気があります。

ベクトル検索は、ドキュメントとクエリが単純なテキストではなくベクトルとして表される情報検索の方法です。この数値表現は、テキスト、画像、ビデオなどの非構造化データをベクトルに変換できる大規模な訓練されたニューラルネットワークを使用して取得されます。

従来の相関データベースは、大量のベクトルデータの処理を最適化できません。したがって、過去数年間で、多くのオープンソースおよび独自のベクトルデータベースが登場しています。ただし、すべての企業が、ベクトル用の単なるデータベースとは別の専用データベースを持つことは理想的ではない場合があります。

PGVectorは、ベクトルの類似性検索機能を最も人気のあるリレーショナルデータベースの1つに導入する強力なPostgreSQL拡張機能です。

このチュートリアルでは、PGVectorの機能を調査し、それがあなたの仕事にどのように役立つかを示します。

faq

PGVectorを使用するには、データベース全体を切り替える必要がありますか？

必須ではなく、既存のpostgreSQLデータベースへのアドオンです。

python以外の他の言語でpgvectorを使用できますか？

はい、PostgreSQLアダプターで任意の言語を使用できます。

PGVectorクエリのパフォーマンスを監視する方法は？

説明や分析などのPostgreSQLの組み込みツールを使用して、クエリのパフォーマンスを監視できます。さらに、PG_STAT_STATEMENTSなどのロギングと監視拡張機能は、クエリのパフォーマンスに関する洞察を提供し、ボトルネックを特定するのに役立ちます。

ベクトル検索と従来のSQLクエリを組み合わせることは可能ですか？

はい、PGVectorを使用すると、ベクトル検索と従来のSQLクエリを組み合わせることができます。ベクトル類似性操作およびその他の条件をSQLクエリに含めることができ、ベクトルデータとリレーショナルデータを利用する複雑な検索を有効にすることができます。

pgvectorは、Openai以外の他の機械学習フレームワークで使用できますか？

はい、PGVectorはさまざまな機械学習フレームワークやライブラリと統合できます。 Tensorflow、Pytorch、Hugging Faceなどのフレームワークからモデルを使用して埋め込みを生成し、PostgreSQLでPGVectorを使用して、これらの埋め込みを保存および照会します。

PGVectorのバージョンアップグレードを処理する方法は？

PGVectorをアップグレードするときは、PGVectorドキュメントで提供されている公式のアップグレード手順に従ってください。アップグレードを実行する前に、データをバックアップしてください。アップグレード後、互換性とパフォーマンスについてアプリケーションを徹底的にテストします。

PGVectorは高次元ベクトルを効率的に処理できますか？

PGVectorは高次元ベクトルを処理できますが、PostgreSQLの機能によりパフォーマンスが制限される場合があります。非常に高次元データについては、PostgreSQLのセットアップを最適化するか、MilvusやPineconeなどの専用のベクターデータベースの探索を検討してください。

以上がPGVectorチュートリアル：ベクター検索をPostgreSQLに統合しますの詳細内容です。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。