PGVector 튜토리얼 : 벡터 검색을 PostgreSQL에 통합합니다

최근 몇 년 동안 벡터 검색은 생성 AI 및 대형 언어 모델 생태계의 개발로 점점 인기를 얻고 있습니다.

벡터 검색은 문서와 쿼리가 일반 텍스트가 아닌 벡터로 표시되는 정보 검색 방법입니다. 이 수치 표현은 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 구조화되지 않은 데이터를 벡터로 변환 할 수있는 대형 훈련 신경망을 사용하여 얻습니다.

기존 상관 데이터베이스는 다량의 벡터 데이터의 처리를 최적화 할 수 없습니다. 따라서 지난 몇 년 동안 많은 오픈 소스 및 독점 벡터 데이터베이스가 등장했습니다. 그러나 모든 회사가 벡터만으로 기본 데이터베이스와 별개의 전용 데이터베이스를 갖는 것이 이상적이지 않을 수 있습니다.

> pgvector가 가장 인기있는 관계형 데이터베이스 중 하나에 벡터 유사성 검색 기능을 소개하는 강력한 PostgreSQL 확장자가되었습니다.

이 튜토리얼에서는 PGVECTOR의 기능을 탐색하고 그것이 작업에 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여줍니다.

faq pgvector를 사용하려면 전체 데이터베이스를 전환해야합니까?

필요하지 않으면 기존 PostgreSQL 데이터베이스에 추가됩니다.

파이썬 이외의 다른 언어와 함께 pgvector를 사용할 수 있습니까?

쿼리 성능을 모니터링하기 위해 설명 및 분석과 같은 PostgreSQL의 내장 도구를 사용할 수 있습니다. 또한 PG_STAT_STATEMENTS와 같은 로깅 및 모니터링 확장 기능은 쿼리 성능에 대한 통찰력을 제공하고 병목 현상을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 벡터 검색을 기존의 SQL 쿼리와 결합 할 수 있습니까?

PGVECTOR의 버전 업그레이드를 처리하는 방법은 무엇입니까?

PGVECTOR를 업그레이드 할 때는 PGVECTOR 문서에 제공된 공식 업그레이드 지침을 따라야합니다. 업그레이드를 수행하기 전에 데이터를 백업하십시오. 업그레이드 후 호환성과 성능을 위해 응용 프로그램을 철저히 테스트하십시오.

PGVector가 고차원 벡터를 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니까?

위 내용은 PGVector 튜토리얼 : 벡터 검색을 PostgreSQL에 통합합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!