도커 컨테이너에 pgVector를 사용하여 PostgreSQL 설정
이 게시물은 docker에서 로컬 MySQL 인스턴스를 설정하는 방법에 대한 이전 게시물의 후속 게시물입니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation)는 빠르게 AI 앱의 'Hello World'로 자리잡고 있습니다. 대규모 언어 모델을 사용하거나 작업하는 경우 어느 시점에서는 의심할 바 없이 RAG 파이프라인을 생성해야 합니다. RAG의 중요한 구성 요소는 벡터 데이터베이스이며 인기 있는 옵션은 Postgres용 오픈 소스 벡터 유사성 검색인 pgVector입니다. Docker 컨테이너에서 로컬 인스턴스를 빠르게 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
이미지를 가져와서 실행하세요.
Docker 저장소에서 최신 이미지를 가져옵니다. 17을 원하는 Postgres 서버 버전으로 바꾸세요.
docker pull pgvector/pgvector:pg17
이미지를 실행하고, 루트 사용자 비밀번호를 설정하고, 기본 Postgres 포트를 노출합니다.
docker run -d --name <container_name> -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 pgvector/pgvector:pg17
컨테이너 내부에 DB 생성
Postgres 서버가 실행 중인 상태에서 컨테이너 내부에 데이터베이스를 생성합니다.
docker exec -it <container_name> createdb -U postgres <database_name>
데이터베이스에 연결
이제 애플리케이션에서 데이터베이스에 연결하고 pgVector 확장을 초기화할 수 있습니다. 저는 JavaScript를 사용하겠습니다. 전체 애플리케이션 설정은 이 게시물의 범위를 벗어나지만 몇 가지 종속성을 설치해야 합니다.
pnpm add pg pgvector
귀하의 환경에 DATABASE_URL을 설정하세요. .env 파일을 사용합니다. 다음 형식을 따라야 합니다.
DATABASE_URL=postgresql://<pg_user>:<pg_password>@localhost:5432/<database_name>
로컬 개발의 경우 @localhost를 사용하지만 docker-compose.yml과 같은 것을 사용하고 서비스 이름을 지정한 경우 서비스 이름을 사용해야 합니다. @db.
애플리케이션 코드에서 연결을 생성합니다.
const pool = new pg.Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL, });
그런 다음 pgVector를 초기화하고 새 테이블을 만듭니다.
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 설정에서는 vectorStore.addDocuments를 사용하여 콘텐츠를 추가하고 vectorStore.similaritySearch를 사용하여 컨텍스트를 쿼리할 수 있습니다.
이번 포스팅은 여기까지입니다. 아마도 다음번에는 pgVector의 보다 구체적인 용도 및/또는 Drizzle ORM과 함께 사용하는 방법을 살펴보겠습니다! ?
위 내용은 도커 컨테이너에 pgVector를 사용하여 PostgreSQL 설정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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각각의 엔진의 구현 원리 및 최적화 전략이 다르기 때문에 JavaScript 엔진은 JavaScript 코드를 구문 분석하고 실행할 때 다른 영향을 미칩니다. 1. 어휘 분석 : 소스 코드를 어휘 단위로 변환합니다. 2. 문법 분석 : 추상 구문 트리를 생성합니다. 3. 최적화 및 컴파일 : JIT 컴파일러를 통해 기계 코드를 생성합니다. 4. 실행 : 기계 코드를 실행하십시오. V8 엔진은 즉각적인 컴파일 및 숨겨진 클래스를 통해 최적화하여 Spidermonkey는 유형 추론 시스템을 사용하여 동일한 코드에서 성능이 다른 성능을 제공합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

C/C에서 JavaScript로 전환하려면 동적 타이핑, 쓰레기 수집 및 비동기 프로그래밍으로 적응해야합니다. 1) C/C는 수동 메모리 관리가 필요한 정적으로 입력 한 언어이며 JavaScript는 동적으로 입력하고 쓰레기 수집이 자동으로 처리됩니다. 2) C/C를 기계 코드로 컴파일 해야하는 반면 JavaScript는 해석 된 언어입니다. 3) JavaScript는 폐쇄, 프로토 타입 체인 및 약속과 같은 개념을 소개하여 유연성과 비동기 프로그래밍 기능을 향상시킵니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.
