在PostgreSQL中,向量检索的实现通常依赖于扩展(如pgvector)。这些扩展允许用户将向量数据类型与传统的关系数据结合使用,使得数据库能够高效地存储和检索高维向量数据。通过这种方式,RAG可以利用向量检索来增强其生成能力,特别是在自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用中。 结合向量检索与RAG的一个主要优势是能够实现更为...
在安装之前,我们要确定 PgVector与PostgreSQL之间的版本匹配关系,这个在PgVector的changelog中有零散的说明,现总结如下: PostgreSQL支持范围 PgVector主要新特性 PgVector 0.7.xPG12 至 PG17添加更多向量类型halfvec、sparsevec、bit以及对应的函数、操作符 提升磁盘建立HNSW索引速度 PgVector 0.6.xPG12 至 PG17HNSW支持...
在这篇文章中，我们将探讨如何将大型语言模型 (LLM) 与关系数据库相结合，使用户能够以自然的方式询问有关其数据的问题。它演示了一个使用 Go 构建的检索增强生成 (RAG) 系统，该系统利用 PostgreSQL 和 pgvector 进行数据存储和检索。提供的代码展示了核心功能。以下是该 译自Building a RAG for tabular data i...
它演示了一个使用 Go 构建的检索增强生成 (RAG) 系统,该系统利用PostgreSQL和 pgvector 进行数据存储和检索。提供的代码展示了核心功能。以下是该 译自Building a RAG for tabular data in Go with PostgreSQL & Gemini,作者 Paolo Galeone。 大型语言模型 (LLM) 非常适合处理非结构化数据。到目前为止,尽管结构化...
1、 向量搜索引擎(PGVector)介绍 2、 向量与Embeddings的定义 3、 向量间的相似度计算方法演示 4、检索增强生成模型(RAG)介绍 5、PG向量数据库+通义千问大模型实现AI机器人 目前主流的关系型数据库中只有PG才支持向量检索引擎,我们可以利用PG数据库搭建向量数据库,再加上大模型就可以搭建满足企业特殊需求的AI机器...
PostgreSQL技术大讲堂 - 第77讲,主题:DB4AI 搭建PG向量数据库AI机器人讲课内容:1、 向量搜索引擎(PGVector)介绍2、 向量与Embeddings的定义3、 向量间的相似度计算方法演示4、检索增强生成模型(RAG)介绍5、PG向量数据库+通义千问大模型实现AI机器人目前主流的关系型数据库中只有PG才支持向量检索引擎,我们可以利用...
本文将以RAG(Retrieve-Augment-Generate)模式为例,介绍如何在PostgreSQL中使用pgvector插件实现基于LLM的向量相似性检索。 一、安装与配置pgvector插件 首先,确保你的PostgreSQL数据库已经安装并运行。然后,下载并安装pgvector插件。安装完成后,需要修改PostgreSQL的配置文件(postgresql.conf),启用pgvector插件。重启PostgreSQL...
Amazon Relational Database Service (RDS) for PostgreSQL (RDS)现在支持 pgvector 0.8.0,它是 PostgreSQL 的开源扩展,用于在数据库中存储和高效查询向量嵌入,可让您在构建生成式人工智能应用程序时使用检索增强生成 (RAG)。pgvector 0.8.0 版优化了 PostgreSQL 查询规划器在处理筛选条件时选择索引的方式,从而提高了...
pgvector是一款开源的向量搜索引擎,除了具备所有Postgres数据库的特性外,最主要的特点是能在Postgres数据库存储和检索向量数据,支持向量的精确检索和模糊检索。向量格式除了传统embedding模型的单精度浮点数外,还支持半精度浮点数,二元向量或者稀疏向量。 安装
1、 向量搜索引擎(PGVector)介绍 2、 向量与Embeddings的定义 3、 向量间的相似度计算方法演示 4、检索增强生成模型(RAG)介绍 5、PG向量数据库+通义千问大模型实现AI机器人 目前主流的关系型数据库中只有PG才支持向量检索引擎,我们可以利用PG数据库搭建向量数据库,再加上大模型就可以搭建满足企业特殊需求的AI机器...