在 docker 容器中設定 PostgreSQL w/ pgvector
這篇文章是我上一篇關於如何在 docker 中設定本地 MySQL 實例的文章的後續。
RAG(檢索增強生成)正迅速成為人工智慧應用程式的「Hello World」。如果您正在使用大型語言模型,那麼毫無疑問您在某個時候需要建立 RAG 管道。 RAG 的一個重要組成部分是向量資料庫,一個流行的選項是 pgvector - Postgres 的開源向量相似性搜尋。 以下是如何在 Docker 容器中快速設定本機實例。
拉取並運行鏡像
從 docker 儲存庫中擷取最新的映像。將 17 替換為您選擇的 Postgres 伺服器版本。
docker pull pgvector/pgvector:pg17
執行鏡像,設定root使用者密碼,並公開預設的Postgres連接埠。
docker run -d --name <container_name> -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 pgvector/pgvector:pg17
在容器內建立一個資料庫
在 Postgres 伺服器運作的情況下,在容器內建立一個資料庫。
docker exec -it <container_name> createdb -U postgres <database_name>
連接到資料庫
現在我們可以從應用程式連接到資料庫並初始化 pgvector 擴充。我將使用 JavaScript。設定整個應用程式超出了本文的範圍,但您需要安裝幾個依賴項:
pnpm add pg pgvector
在您的環境中設定 DATABASE_URL。我使用 .env 檔案。它應該遵循以下格式:
DATABASE_URL=postgresql://<pg_user>:<pg_password>@localhost:5432/<database_name>
對於本機開發,請使用@localhost,但如果您使用的是 docker-compose.yml 之類的內容並已命名服務,則應使用服務的名稱,例如@db。
在您的應用程式程式碼中,建立連線:
const pool = new pg.Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL, });
然後,初始化pgvector並建立一個新表:
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 }), }; }
透過 vectorStore 設定,您可以使用 vectorStore.addDocuments 向其中新增內容,並使用 vectorStore.similaritySearch 查詢上下文。
這篇文章就是這樣。也許下次我會探索 pgvector 的更具體用途,和/或將它與 Drizzle ORM 一起使用! ?
以上是在 docker 容器中設定 PostgreSQL w/ pgvector的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

JavaScript在Web開發中的主要用途包括客戶端交互、表單驗證和異步通信。 1)通過DOM操作實現動態內容更新和用戶交互;2)在用戶提交數據前進行客戶端驗證,提高用戶體驗;3)通過AJAX技術實現與服務器的無刷新通信。

JavaScript在現實世界中的應用包括前端和後端開發。 1)通過構建TODO列表應用展示前端應用,涉及DOM操作和事件處理。 2)通過Node.js和Express構建RESTfulAPI展示後端應用。

理解JavaScript引擎內部工作原理對開發者重要,因為它能幫助編寫更高效的代碼並理解性能瓶頸和優化策略。 1)引擎的工作流程包括解析、編譯和執行三個階段;2)執行過程中,引擎會進行動態優化,如內聯緩存和隱藏類;3)最佳實踐包括避免全局變量、優化循環、使用const和let,以及避免過度使用閉包。

Python和JavaScript在開發環境上的選擇都很重要。 1)Python的開發環境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda,適合數據科學和快速原型開發。 2)JavaScript的開發環境包括Node.js、VSCode和Webpack,適用於前端和後端開發。根據項目需求選擇合適的工具可以提高開發效率和項目成功率。

C和C 在JavaScript引擎中扮演了至关重要的角色,主要用于实现解释器和JIT编译器。1)C 用于解析JavaScript源码并生成抽象语法树。2)C 负责生成和执行字节码。3)C 实现JIT编译器,在运行时优化和编译热点代码,显著提高JavaScript的执行效率。

Python更適合數據科學和自動化,JavaScript更適合前端和全棧開發。 1.Python在數據科學和機器學習中表現出色,使用NumPy、Pandas等庫進行數據處理和建模。 2.Python在自動化和腳本編寫方面簡潔高效。 3.JavaScript在前端開發中不可或缺,用於構建動態網頁和單頁面應用。 4.JavaScript通過Node.js在後端開發中發揮作用,支持全棧開發。

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