Siaran ini adalah susulan kepada siaran saya sebelum ini tentang cara untuk menyediakan tika MySQL tempatan dalam docker.
RAG (Retrieval Augmented Generation) dengan cepat menjadi "Hello World" apl AI. Jika anda bekerja atau bermain dengan Model Bahasa Besar, anda pasti perlu membuat saluran paip RAG pada satu ketika. Komponen penting RAG ialah pangkalan data vektor, dan pilihan popular ialah pgvector - carian persamaan vektor sumber terbuka untuk Postgres. Berikut ialah cara untuk menyediakan tika tempatan dengan cepat dalam bekas Docker.
Tarik imej terkini daripada repositori docker. Gantikan 17 dengan versi pelayan Postgres pilihan anda.
docker pull pgvector/pgvector:pg17
Jalankan imej, tetapkan kata laluan pengguna root dan dedahkan port Postgres lalai.
docker run -d --name <container_name> -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 pgvector/pgvector:pg17
Dengan pelayan Postgres berjalan, cipta pangkalan data di dalam bekas.
docker exec -it <container_name> createdb -U postgres <database_name>
Kini kami boleh menyambung ke pangkalan data daripada aplikasi kami dan memulakan sambungan pgvector. Saya akan menggunakan JavaScript. Menyediakan keseluruhan aplikasi adalah di luar skop siaran ini, tetapi anda perlu memasang beberapa kebergantungan:
pnpm add pg pgvector
Tetapkan DATABASE_URL dalam persekitaran anda. Saya menggunakan fail .env. Ia hendaklah mengikut format ini:
DATABASE_URL=postgresql://<pg_user>:<pg_password>@localhost:5432/<database_name>
Untuk pembangunan tempatan gunakan @localhost, tetapi jika anda menggunakan sesuatu seperti docker-compose.yml dan telah menamakan perkhidmatan tersebut, anda harus menggunakan nama perkhidmatan itu mis. @db.
Dalam kod aplikasi anda, buat sambungan:
const pool = new pg.Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL, });
Kemudian, mulakan pgvector dan cipta jadual baharu:
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 }), }; }
Dengan persediaan vectorStore, anda boleh menambah kandungan padanya menggunakan vectorStore.addDocuments dan pertanyaan untuk konteks menggunakan vectorStore.similaritySearch.
Itu sahaja untuk siaran ini. Mungkin lain kali saya akan meneroka penggunaan pgvector yang lebih khusus, dan/atau menggunakannya dengan Drizzle ORM! ?
Atas ialah kandungan terperinci Sediakan PostgreSQL dengan pgvector dalam bekas docker. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!