本教程将演示如何使用 PostgreSQL 和 Python 轻松构建带过滤器的语义搜索。让我们开始吧。步骤1：安装带有 pgai、pgvector 和 pgvectorscale 的 PostgreSQL 首先，你需要一个安装好的 PostgreSQL，并且安装了必要的扩展。你可以手动安装它们，或者使用预构建的 Docker 容器。另外，你也可以选择 Timescale Cloud，它提供...
你可以使用 Python 代码生成向量,或者从其他数据源获取向量。 python # 插入向量数据 vector = [0.1, 0.2, ..., 0.1536] # 示例向量,实际向量可能更长 cur.execute(""" INSERT INTO document_embeddings (embedding) VALUES (%s); """, (vector,)) conn.commit() 5. 执行向量查询 使用pgvector 提供的...
本教程将演示如何使用 PostgreSQL 和 Python 轻松构建带过滤器的语义搜索。让我们开始吧。 步骤1:安装带有 pgai、pgvector 和 pgvectorscale 的 PostgreSQL 首先,你需要一个安装好的 PostgreSQL,并且安装了必要的扩展。你可以手动安装它们,或者使用预构建的 Docker 容器。另外,你也可以选择 Timescale Cloud,它提供了...
✨ 5.1 知识检索 用一个简易的 Python 小脚本, 就可以制作一个全文模糊检索的命令行小工具 # !/usr/bin/env python3 from text2vec import SentenceModel from psycopg2 import connect model = SentenceModel('shibing624/text2vec-base-chinese') def query(question, limit=64): vec = model.encode(ques...
python 整合pgvector 在当今的 AI 和机器学习领域,特征向量的存储和管理变得越来越重要。PostgreSQL 是一个优秀的关系型数据库,而 pgVector 则是一个用于存储和检索高维向量数据的扩展。接下来,我们将详细介绍如何在 Python 中整合 pgVector,提供一个简单的指导和示例代码。
git clone https://github.com/pgvector/pgvector-python.git cd pgvector-python pip install -r requirements.txt createdb pgvector_python_test pytest To run an example: cd examples/loading pip install -r requirements.txt createdb pgvector_example python3 example.pyAbout...
本教程将演示如何使用 PostgreSQL 和 Python 轻松构建带过滤器的语义搜索。让我们开始吧。 步骤1:安装带有 pgai、pgvector 和 pgvectorscale 的 PostgreSQL 首先,你需要一个安装好的 PostgreSQL,并且安装了必要的扩展。你可以手动安装它们,或者使用预构建的 Docker 容器。另外,你也可以选择 Timescale Cloud,它提供了...
运行python 程序。 登录数据库使用如下命令查看是否已将知识库文档内容拆分并存储为向量数据。 SELECT*FROMrds_pg_help_docs; 复制代码 第二阶段:问答 在python 项目中,创建.py文件(本文以chatbot.py为例),创建问题并与数据库中的知识库内容比较相似度,返回结果。
Breadcrumbs pgvector-python /pgvector / halfvec.pyTop File metadata and controls Code Blame 83 lines (59 loc) · 2.13 KB Raw import numpy as np from struct import pack, unpack_from class HalfVector: def __init__(self, value): # asarray still copies if same dtype if not isinstance(...
此客户端机器有 16 个 CPU 和 64 GB RAM。我们在基准测试开始之前下载了数据集;它不会在运行期间进行流式传输。我们为 Pinecone 使用了 Python 客户端的 gRPC 版本,它为我们提供了比 HTTP(S) 版本更好的结果。 测试方法:客户端在每个基准测试中运行 29000 个查询,使用训练向量来“预热”系统。然后,客户端...