安装与配置:pg_embedding作为Postgres的插件,可以通过标准的安装流程进行安装和配置。 创建向量表:使用pg_embedding提供的向量数据类型,可以创建支持向量运算的表。 插入向量数据:将向量数据插入到向量表中,可以使用pg_embedding提供的插入函数。 执行向量查询:通过pg_embedding提供的查询函数,可以执行
最后,你可以使用 SQL 语句调用 pg_embedding 提供的函数,进行向量运算。 结论 pg_embedding 插件为 Postgres 带来了强大的向量运算能力,使得数据库在处理大规模向量数据时更加高效。通过采用先进的算法和优化技术,pg_embedding 将性能提升了 20 倍以上,为数据科学家和工程师提供了更加便捷的工具。我们相信,随着 pg_em...
你可以轻松在应用程序中集成 pg_embedding 实现向量搜索,对向量索引有先验知识不是一定的。运行以下命令开始使用: CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS embedding; CREATE INDEX ON items USING hnsw (embedding) WITH (maxelements = 1000000, dims=1536, m=32); 你还可以用 LangChain 中的扩展 PGEmbedding 向量存储:...
通过pg_embedding,我们可以在PostgreSQL中轻松实现向量相似度搜索,大大提高了数据查询的效率和精确性。 划重点 pg_embedding使PostgreSQL能够使用HNSW算法进行向量相似度搜索 HNSW是一种基于图的多维数据索引方法 pg_embedding提高了数据查询的效率和精确性 标签:数据库, 向量相似度搜索, HNSW算法 附原文链接/2 3. ...
grapg子图embedding怎么计算 子图模式 频繁子图挖掘(frequent subgraph mining):在图的集合中发现一组公共子结构。 图和子图 图是一种用来表示实体集之间联系的数据结构。 子图,图\(G' = (V', E')\)是另一个图\(G = (V, E)\)的子图,如果它的顶点集V'是V的子集,并且它的边集E'是E的子集,子图关系...
Embedding / Vector 向量数据库大火,PG生态的 PGVECTOR 就是我们提进 PGDG 官方仓库的,所以我们之前也写了一些专题文章进行介绍(《PGVECTOR与AI大模型》)。不过 PostgreSQL 生态的向量数据库扩展,可不是只有pgvector一个选手,另一个有些许竞争力的向量扩展是pg_embedding。
即pgvector、pg_embedding 后又一向量数据库扩展Lantern问世了。当然也为向量列提供了hnsw索引以加速ORDER BY... LIMIT查询。Lantern使用usearch实现hnsw。 使用方法 保留了标准PgSQL接口,兼容其生态工具。首先需要安装该插件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
存储embedding 信息:将生成的文本 embedding 信息、文本分块以及文本关联的 metadata 信息存入 RDS PostgreSQL 数据库中。 第二阶段:问答 用户提问。 通过OpenAI 提供的 embedding 接口创建该问题的 embedding。 通过pgvector 过滤出 RDS PostgreSQL 数据库中相似度大于一定阈值的文档块,将结果返回。
createtableposts(idserialprimary key,titletextnot null,bodytextnot null,embeddingvector(384)); Storing a vector / embedding# In this example we'll generate a vector using Transformer.js, then store it in the database using the Supabase client. ...
这条语句将为名为vectab的表中的embedding向量列创建一个索引，采用ivfflat方法，并通过lists参数进行配置，从而优化相似度搜索的性能。◆ PGVector的优势 PGVector具有诸多优点使其成为AI开发者的理想选择：无缝集成：PGVector作为PostgreSQL的扩展，无需额外部署，即可直接利用现有的PostgreSQL生态。高性能：它提供了高效的...