向量二次召回,除了使用rerank模型外,还可以使用pgvector提供的子维度查询。即子向量阶段召回较多候选对象,在二次阶段用完整向量进行计算,步骤如下: 创建一个子向量维度的索引 CREATE INDEX ON items USING hnsw ((subvector(embedding, 1, 3)::vector(3)) vector_cosine_ops); 使用该索引进行粗略筛选 CREATE IN...
pgVector是一个基于PostgreSQL的向量搜索引擎,用于高效地处理大规模向量数据。安装pgVector需要先安装PostgreSQL,并且确保PostgreSQL的版本与pgVector兼容。下载pgVector安装包首先,从pgVector的官方网站或GitHub仓库下载最新版本的安装包。解压后,你将得到一个包含pgvector目录的文件夹。编译和安装pgVector进入pgvector目录,执行...
PgVector作为PostgreSQL生态下的向量数据库,不仅继承了PostgreSQL的强大功能,还在处理AI生成的向量数据上表现出色。通过不断的实践和优化,PgVector已成为去哪儿网和途家业务中不可或缺的一部分。未来,随着AI技术的进一步发展,PgVector在更多业务场景中的应用前景将更加广阔。
### 1.2 环境变量配置技巧 在安装 pgvector 之前,正确配置环境变量是至关重要的一步。首先,需要编辑 `.bash_profile` 文件,添加以下内容: ```bash export PG_CONFIG=/path/to/postgresql-16.3/bin/pg_config export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/postgresql-16.3/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` 这里,`/path/to/...
在PostgreSQL中,pgvector是一个用于存储向量数据的扩展类型。它提供了一种有效地存储和处理大量向量数据的方式,使其在处理机器学习、数据分析和其他类似领域的任务中具有很高的灵活性和性能。 pgvector的扩展性主要体现在以下几个方面: 存储和查询性能:pgvector可以利用PostgreSQL的索引和查询优化功能,实现高效的存储和...
PostgreSQL中安装pgvector的步骤。 要在PostgreSQL中安装pgvector,可以按照以下步骤进行: 1. 确保PostgreSQL服务已安装 在安装pgvector之前,需要确保PostgreSQL服务已经安装并运行。 2. 选择安装方法 pgvector的安装方法有多种,包括通过Linux命令安装、使用Docker安装等。以下是几种常见的安装方法: 方法一:通过Linux命令安装...
1. 数据分析和挖掘: pgvector可用于存储和分析大规模的向量数据,如图像、文本、音频等多维数据,可以用于机器学习算法和数据挖掘模型的训练和预测。2. 特征提取和相似度计算: pgvecto...
2.2 pgvector的安装步骤 完成环境准备后,接下来需要在 PostgreSQL 中安装 pgvector 插件。首先,连接到您刚刚创建的vector_db数据库: psql-dvector_db 在PostgreSQL 的命令行界面中,运行以下 SQL 命令以安装 pgvector 插件: CREATE EXTENSION vector; 这一步将创建必要的表和函数,使您能够在数据库中使用向量数据类型...
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。 流程图如下: 操作步骤 第一阶段:数据准备 本文以创建RDS PostgreSQL实例文档的文本内容为例,将其拆分并存储到 RDS PostgreSQL 数据库中,您需要准备自己的专属领域知识库。
在PostgreSQL中,pgvector是一个自定义的数据类型,用于存储向量数据。向量数据表示为一组数字,可以用于表示各种数据,例如图形、图像、文本等。pgvector数据类型是通过扩展Postgr...