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pg_vectorize入门学习资料-轻松构建Postgres AI工作负载的扩展

RayRay
pg_vectorizePostgres扩展嵌入转换文本向量搜索LLM应用Github开源项目

pg_vectorize

pg_vectorize简介

pg_vectorize是一个Postgres扩展,可以自动化文本到嵌入向量的转换和编排,并提供与流行LLM模型的集成。它允许开发者使用最少两个函数调用就可以在现有数据上进行向量搜索和构建LLM应用。

pg_vectorize logo

主要特性

  • 支持向量搜索和RAG(检索增强生成)工作流
  • 集成OpenAI的embeddings和chat-completion接口,以及自托管的Hugging Face Sentence-Transformers容器
  • 自动创建Postgres触发器以保持嵌入向量更新
  • 高级API - 一个函数初始化嵌入向量转换,另一个函数进行搜索

学习资源

  1. 官方文档 - 详细介绍了pg_vectorize的API和使用方法

  2. GitHub仓库 - 包含源代码、安装说明和示例

  3. 向量搜索示例 - 展示如何使用pg_vectorize进行简单的向量搜索

  4. RAG示例 - 演示如何使用pg_vectorize构建RAG应用

  5. 更新嵌入向量 - 介绍如何保持嵌入向量的最新状态

  6. 直接与LLM交互 - 展示如何使用SQL直接调用LLM

  7. 社区Slack - 加入社区获取支持和交流

快速开始

最快的入门方式是使用Docker Compose运行Tembo容器和向量服务器:

docker compose up -d
docker compose exec -it postgres psql

然后在Postgres中启用扩展:

CREATE EXTENSION vectorize CASCADE;

现在您就可以开始使用pg_vectorize的强大功能了!

pg_vectorize为开发者提供了一种简单高效的方式来在Postgres中构建AI工作负载。无论您是想进行向量搜索还是构建复杂的RAG应用,pg_vectorize都能大大简化您的开发过程。立即尝试并探索其强大功能吧!

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