pgvector - Extension PostgreSQL pour la recherche de similarité vectorielle

Aperçu du projet

pgvector est une extension PostgreSQL open source qui ajoute la prise en charge des opérations vectorielles et de la recherche de similarité à la base de données PostgreSQL. Il ne s'agit pas simplement d'une solution de stockage, mais d'un moteur de recherche vectoriel complet conçu pour la performance et la facilité d'utilisation.

Adresse du projet : https://github.com/pgvector/pgvector

Principales caractéristiques fonctionnelles

1. Stockage et gestion des vecteurs

• Prise en charge des types de données vectorielles : PostgreSQL ne possède pas nativement de fonctionnalités vectorielles (jusqu'à PostgreSQL 16), pgvector est spécialement conçu pour combler cette lacune.
• Stockage de vecteurs de haute dimension : Prend en charge le stockage et la gestion de données vectorielles de haute dimension.
• Prise en charge des vecteurs creux : Les vecteurs creux peuvent avoir jusqu'à 16 000 éléments non nuls.

2. Recherche de similarité vectorielle

• Divers algorithmes de similarité : Prend en charge la recherche de similarité basée sur des mesures de similarité vectorielle telles que la similarité cosinus ou la distance euclidienne.
• Recherche exacte et approximative : Par défaut, pgvector effectue une recherche exacte du plus proche voisin, offrant un taux de rappel parfait. Vous pouvez ajouter des index pour utiliser la recherche approximative du plus proche voisin, ce qui sacrifie un peu de rappel au profit de la vitesse.

3. Indexation et optimisation des performances

• Indexation efficace : Fournit des mécanismes d'indexation vectorielle spécialisés, optimisant les performances des requêtes.
• Intégration SQL : Fournit une prise en charge de la recherche de similarité vectorielle et de la recherche du plus proche voisin dans SQL.
• Opérateurs de fonction de distance : Prend en charge divers opérateurs de fonction de distance pour récupérer des vecteurs et calculer la similarité.

Principaux cas d'utilisation

1. Applications d'apprentissage automatique et d'IA

• Stockage d'embeddings vectoriels : Peut être utilisé pour stocker des embeddings vectoriels, particulièrement adapté aux applications impliquant le traitement du langage naturel, telles que les applications construites sur la base des modèles GPT d'OpenAI.
• Recherche sémantique : Prend en charge la recherche de documents et de contenu basée sur la similarité sémantique.

2. Systèmes de recommandation

• Recommandation de contenu : Facilite les applications telles que les systèmes de recommandation basés sur le contenu.
• Correspondance de similarité : Effectue une correspondance précise du contenu via la similarité vectorielle.

3. Génération augmentée par la récupération (RAG)

• Récupération de documents : Utilise les modèles d'embedding de texte d'OpenAI pour intégrer des documents et utilise la similarité cosinus pour trouver les documents les plus similaires à une requête donnée.
• Requête de base de connaissances : Construit des systèmes de questions-réponses intelligents et des applications de recherche de connaissances.

Implémentation technique

Installation et configuration

CREATE EXTENSION vector;

Exemple d'utilisation de base

CREATE TABLE items (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  embedding VECTOR(3)
);


INSERT INTO items (embedding) VALUES 
  ('[1,2,3]'),
  ('[4,5,6]'),
  ('[7,8,9]');


SELECT * FROM items 
ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]' 
LIMIT 5;

Opérateurs de distance

• <-> - Distance L2 (distance euclidienne)
• <#> - Produit scalaire négatif
• <=> - Distance cosinus

Intégration de l'écosystème

Prise en charge des plateformes cloud

• Supabase : Fournit une prise en charge native de pgvector.
• Azure Database for PostgreSQL : Prend en charge l'extension pgvector.
• Neon : Fournit une prise en charge complète des fonctionnalités pgvector.

Intégration du framework de développement

• LangChain : Fournit une implémentation d'abstraction de stockage vectoriel LangChain qui utilise postgres comme backend et exploite l'extension pgvector.
• Prise en charge de Docker : Fournit une image Docker officielle pour faciliter le déploiement.

Avantages et caractéristiques

1. Open source et évolutivité

• Entièrement open source, développement piloté par la communauté.
• Intégration parfaite avec l'écosystème PostgreSQL.
• Prend en charge l'extension SQL distribuée.

2. Performance et fiabilité

• Basé sur le système de base de données PostgreSQL éprouvé.
• Fournit une prise en charge des transactions ACID.
• Indexation vectorielle et optimisation des requêtes efficaces.

3. Facilité d'utilisation

• Interface SQL standard, faible coût d'apprentissage.
• Documentation riche et support communautaire.
• Compatible avec les outils et l'écosystème PostgreSQL existants.

Conclusion

pgvector est un élément important de l'écosystème PostgreSQL, combinant parfaitement la puissance des bases de données relationnelles traditionnelles avec les besoins de recherche vectorielle des applications d'IA modernes. Qu'il s'agisse de construire des systèmes de recommandation, des moteurs de recherche sémantique ou de mettre en œuvre des applications d'apprentissage automatique complexes, pgvector offre une solution puissante, flexible et facile à utiliser. Son caractère open source et son intégration profonde avec PostgreSQL en font un choix idéal pour les applications d'IA d'entreprise.