Pgvector: オープンソースのベクトルの類似性は、Postgres で true として受け入れられます

ただ
`avg(ベクトル) →ベクター算術暗示`		<->あなたがおそらく試したい2つの問題は次のとおりです: <-> 次元削減を消費するより大きなブロック次元で Postgre をアセンブルします (`./configure --with-blocksize=32<#>) src/ivfflat.h の制限を編集します。` ドッカー <-> を導き出すDocker イメージ with: <-> <-> ドッカープル ankane/pgvector <-> これにより、pgvector が Postgresイメージ (同じドローを投げます)。<-> <->手動で画像を作成することもできます: <-> git clone --branch v0.4.0 https://github.com/pgvector/pgvector.git cd pgvector docker fabricate -t pgvector . 自作Homebrew Postgres では、おそらく以下も使用したいと考えています: <-> brew install pgvector/brew/pgvector PGXN <-> から設定 PostgreSQL拡張コミュニティ with: <-> コンダforge から設定) conda-forge with: <-> conda install -c conda- forge pgvector <-> この方法論は近所で管理されているに @mmcauliffe<-> Hosted Postgres pgvector は手元にあります thes e サプライヤー .<-> <->多様なサプライヤーに関する最新の拡張機能をクイズするには: Amazon RDS - の指示に注意してくださいこのページ Google Cloud SQL - 投票またはタッチこのページ DigitalOcean 管理データベース- 投票またはタッチこのページ Azure データベース - 投票またはタッチこのページアップグレード <->基本的に一番上に設定する-これまでのモデルとフリング: <-> ALTER EXTENSION ベクトルアップデート; 強化ノート 0.4.0 <-> Postgres <13 でアップグレードする場合は、sql/ からこの行を削除してください。ベクトル--0.3.2--0.4.0.sql: <-> <12CREATE INDEX CONCURRENTLY temp_name ON table USING ivfflat (column opclass);DROP INDEX CONCURRENTLY index_name;ALTER INDEX temp_name RENAME TO index_name;" dir="auto">ALTER TYPE ベクトル S ET (ストレージ = 延長); <->それから飛ばす fabricate install および ALTER EXTENSION vector UPDATE;.<-> <-> 0.3.1 <-> 0.2.7 または 0.3.0 からアップグレードする場合は、すべてを再作成します。 ivfflat アップグレード後のインデックスすべてのレコードがリストされていることを確認します。<-> 王： <->船の形を作る && PG_CFLAGS=-DIVFFLAT_BENCH 作る && インストールの作成貢献者のためのリソース<-> 拡張構築インフラ方法論インターフェイス D へのインデックス導出許可 efinition ジェネリックWAL R 𝚆𝚊𝚝𝚌𝚑 𝙽𝙾𝚆 📺

git clone --branch v0.4.0 https://github.com/pgvector/pgvector.git

cd

pgvector ファブリケートファブリケートインストール

#
 は sudo <->それからロードあなたがそれを消費しなければならないデータベースでは<-> <->また、でインストールしますドッカー, 家醸造, PGXN 、 また  conda-forge<-> 入門 <-> 3 次元のベクトル列を導出する <->
作成
 表 項目 (embedding vector(3)); <->値の挿入<->’), (‘[4,5,6]’);” dir=”auto”>
INSERT INTO
 個 VALUES (‘
'
), (<-> ‘[4,5,6]’); L2距離で最近傍を導出
選択する  FROM
 アイテム
 ORDER BY
 埋め込み <->
'
[3,1,2]
'
 LIMIT<->  1;さらに内積 () およびコサイン距離 ( <=>)<->指し示す：  は、Postgres が最も魅力的であるため、負の内積を返します
 ASC<#> インデックススキャンの特徴付け演算子について  索引作成おおよそのインデックスでクエリをインチアップします。 あなたが消費しなければならないすべての距離特性のインデックスを追加します。<-> <->L2距離<->
CREATE INDEX
 ON
 個のアイテム USING ivfflat (embedding vector_l2_ops);
内部製品作成 INDEX
ON<->  items USING ivfflat (embedding vector_ip_ops);
 <->Cosine距離作成  INDEX
 ON items USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops); <->最適なクラスタリングのために、テーブルにいくつかのレコードが含まれた後でインデックスを作成する必要があります。 さらに、最も魅力的な効率に影響を与える承認されたインデックスとは異なり、おおよそのインデックスを含めた後、クエリのさまざまな結果をギャップする必要があると思われます。 最大 2,000 次元のベクトルが一覧表示される可能性もあります <->代替指数<#>インバーテッドリストの数を指定します (デフォルトでは 100)<-> 
CREATE INDEX ON 個のアイテム USING ivfflat (embedding vector_l2_ops) WITH (lists=100); あ 適切な着手は<-> 4平方(行)
<->
  代替クエリ <->プローブの数を指定します (デフォルトでは 1)<->  コストを高くすると、ベロシティの値でテイク ダングルが改善されます <->
採用 SET LOCAL
 内部のトランザクションを単一のクイズ <-> 用にリージョン化します
始める;  SET
 ローカル
ivfflat .
プローブ =
 1;
SELECT
 ...
COMMIT<-> ;
 インデックス開発
テスト インデックスの成長 Postgres 12 以降 <-> 
選択する section, tuples_done, tuples_total FROM pg_stat_progress_create_index; <->フェーズは次のとおりです: <-> <->  <#>初期化中  十分な方法論を実行する  タプルのソート<#> タプルの読み込み中 
指し示す： tuples_done および tuples_total<#> は、タプルの読み込み中
 セクション部分索引
 <->覚えておいてください  部分インデックス WHERE を使用したクエリの場合句<->
選択する  FROM
 アイテム
 WHERE
 カテゴリ ID = 123 ORDER BY 埋め込み <-> '
[3,1,2]
'
LIMIT
5
; <->おそらく<->  でリストされます。
作成
 INDEX ON items USING ivfflat (embedding vector_l2_ops)
WHERE
 (category_id
=123); <-> <-> のさまざまな値にインデックスを付けるにはcategory_id 、考慮に入れます  パーティショニング on <#>category_id .<-> CREATETABLE  items
 (埋め込みベクトル(3
 )、category_id int) PARTITION BY LIST(category_id);
 
効率
 <->クエリを飛ばすにはインデックスなしで、増幅 max_parallel_workers_per_gather.<->
SET
 max_parallel_workers_per_gather=
4;
 インデックスを使用してクエリを実行するには、転置リストの数を増やします (take dangle of を犠牲にして) <->
作成 INDEX
 ON 項目USING ivfflat (embedding vector_l2_ops) WITH (lists
=
 1000); 
参照  )
ベクトル形式 <->それぞれのベクトルは
 4 次元 + 8 ストレージのバイト。 ありとあらゆる要因が 単精度浮動小数点数 (staunch と同じように)  Postgres のスタイル)、すべての部分は有限でなければなりません (いいえ NaN 、無限大 または  -Infinity ))。 ベクトルは最大 16,000 の次元を持つことができます。<->ベクトル演算子    オペレーター
 説明   +   ファクター・ビビッド・アディション
 -
 <->
 ファクタービビッド減算 
   ユークリッド距離 
  負の内積   <=>
 
 余弦距離   
 ベクトル機能   ただ
 説明
   cosine_distance(ベクトル, ベクトル) → 倍精度   コサイン距離    内部製品( vector, vector) → double precision  内部製品
 
 l2_distance(vector, vector) → 倍精度 ユークリッド距離  vector_dims(ベクトル) → integer
 次元数 
  
 
 
 
 vector_norm(ベクトル) → double precision
  ユークリッドノルム    
説明
 ただ 
  avg(ベクトル) →ベクター
 算術暗示   ライブラリ 絶え間なくリクエストされた質問 単一のテーブルに格納できるベクトルの数は?パーティション化されていないテーブルには 32 TB の制限があります Postgres ではデフォルトで。 パーティション化されたテーブルは、その次元の何千ものパーティションを持つことができます.<-> 
は複製ですサポートされていますか? <->はい、pgvector は事前書き込みログ (WAL)。これにより、レプリケーションとレベルインタイム リストアが可能になります <->  2,000 次元を超えるベクトルにインデックスを付ける必要がある場合はどうすればよいですか? <->あなたがおそらく試したい2つの問題は次のとおりです: <-> 次元削減を消費する  より大きなブロック次元で Postgre をアセンブルします ( ./configure --with-blocksize=32<#>) src/ivfflat.h
 の制限を編集します。 
 ドッカー <->  を導き出すDocker イメージ with: <-> <->
ドッカープル  ankane/pgvector
 <-> これにより、pgvector が Postgresイメージ  (同じドローを投げます)。<-> <->手動で画像を作成することもできます: <-> git clone --branch v0.4.0 https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd
 pgvector docker fabricate -t pgvector
.
自作Homebrew Postgres では、おそらく以下も使用したいと考えています: <-> brew install pgvector/brew/pgvector 
 
PGXN <-> から設定  PostgreSQL拡張コミュニティ with: <->
 コンダforge
から設定) conda-forge with: <-> 
conda install -c conda- forge pgvector
 <-> この方法論は 近所で管理されている に @mmcauliffe<->
  Hosted Postgres
pgvector は手元にあります thes  e サプライヤー .<-> <->多様なサプライヤーに関する最新の拡張機能をクイズするには:
  Amazon RDS -  の指示に注意してくださいこのページ
Google Cloud SQL - 投票またはタッチ  このページ
DigitalOcean 管理データベース- 投票またはタッチこのページ
  Azure データベース - 投票またはタッチ  このページ アップグレード <->基本的に一番上に設定する-これまでのモデルとフリング: <-> ALTER EXTENSION ベクトル アップデート;
 
 強化ノート
  0.4.0 <-> Postgres <13 でアップグレードする場合は、sql/ からこの行を削除してください。ベクトル--0.3.2--0.4.0.sql: <-> <12CREATE INDEX CONCURRENTLY temp_name ON table USING ivfflat (column opclass);DROP INDEX CONCURRENTLY index_name;ALTER INDEX temp_name RENAME TO index_name;" dir="auto">ALTER TYPE
 ベクトル
 S  ET (ストレージ = 延長); <->それから飛ばす  fabricate install および ALTER EXTENSION vector UPDATE;.<-> <-> 
0.3.1 <-> 0.2.7 または 0.3.0 からアップグレードする場合は、すべて を再作成します。 ivfflat アップグレード後のインデックスすべてのレコードがリストされていることを確認します。<-> 王： <->船の形を作る && PG_CFLAGS=-DIVFFLAT_BENCH 作る &&  インストールの作成
貢献者のためのリソース<->   拡張構築インフラ  方法論インターフェイス D へのインデックス導出許可 efinition
  ジェネリックWAL R 𝚆𝚊𝚝𝚌𝚑 𝙽𝙾𝚆 📺