Tutorial PGVector: Mengintegrasikan Vektor Carian ke PostgreSQL

Pada tahun -tahun kebelakangan ini, carian vektor telah menjadi semakin popular dengan perkembangan ekosistem model generatif AI dan bahasa yang besar.

Carian vektor adalah kaedah pengambilan maklumat di mana dokumen dan pertanyaan diwakili sebagai vektor dan bukannya teks biasa. Perwakilan berangka ini diperoleh dengan menggunakan rangkaian saraf terlatih yang besar yang dapat menukar data tidak berstruktur seperti teks, imej, dan video ke dalam vektor.

pangkalan data korelasi tradisional tidak dapat mengoptimumkan pemprosesan sejumlah besar data vektor. Oleh itu, dalam beberapa tahun kebelakangan ini, banyak sumber terbuka dan pangkalan data vektor proprietari telah muncul. Walau bagaimanapun, ia mungkin tidak sesuai untuk semua syarikat untuk mempunyai pangkalan data khusus yang berasingan dari pangkalan data utama hanya untuk vektor.

PGVector muncul, lanjutan postgresQL yang kuat yang memperkenalkan keupayaan carian kesamaan vektor ke dalam salah satu pangkalan data relasi yang paling popular.

Dalam tutorial ini, kami akan meneroka fungsi PGVector dan menunjukkan bagaimana ia dapat membantu dalam kerja anda.

FAQ

Adakah saya perlu menukar keseluruhan pangkalan data saya untuk menggunakan PGVector?

Tidak diperlukan, ia adalah tambahan kepada pangkalan data PostgreSQL sedia ada anda.

Bolehkah saya menggunakan pgvector dengan bahasa lain selain python?

Ya, anda boleh menggunakan mana -mana bahasa dengan penyesuai PostgreSQL.

Bagaimana untuk memantau prestasi pertanyaan PGVector?

Anda boleh menggunakan alat terbina dalam PostgreSQL seperti menjelaskan dan menganalisis untuk memantau prestasi pertanyaan. Di samping itu, sambungan pembalakan dan pemantauan seperti pg_stat_statements dapat memberikan gambaran tentang prestasi pertanyaan dan membantu mengenal pasti kesesakan.

Adakah mungkin untuk menggabungkan carian vektor dengan pertanyaan SQL tradisional?

Ya, PGVector membolehkan anda menggabungkan carian vektor dengan pertanyaan SQL tradisional. Anda boleh memasukkan operasi kesamaan vektor dan keadaan lain dalam pertanyaan SQL untuk membolehkan carian kompleks yang menggunakan data vektor dan relasi.

Adakah PGVector boleh digunakan dengan kerangka pembelajaran mesin lain selain OpenAI?

Ya, PGVector boleh diintegrasikan dengan pelbagai kerangka pembelajaran mesin dan perpustakaan. Anda boleh menjana embeddings menggunakan model dari kerangka seperti tensorflow, pytorch, atau memeluk muka dan menggunakan PGVector di PostgreSQL untuk menyimpan dan menanyakan penyembuhan ini.

Bagaimana menangani peningkatan versi PGVector?

Apabila menaik taraf PGVector, pastikan anda mengikuti arahan peningkatan rasmi yang disediakan dalam dokumentasi PGVector. Sila sandarkan data anda sebelum melakukan sebarang peningkatan. Selepas menaik taraf, menguji aplikasi anda dengan teliti untuk keserasian dan prestasi.

Bolehkah PGVector dengan cekap memproses vektor dimensi tinggi?

Walaupun PGVector boleh mengendalikan vektor dimensi tinggi, fungsi PostgreSQL boleh mengehadkan prestasi. Untuk data yang sangat tinggi dimensi, pertimbangkan untuk mengoptimumkan persediaan PostgreSQL anda atau meneroka pangkalan data vektor yang berdedikasi, seperti Milvus atau Pinecone.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial PGVector: Mengintegrasikan Vektor Carian ke PostgreSQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!