pgvecto.rs تنزيل - pgvecto.rs تنزيل كود المصدر

pgvecto.rs

شفرة المصدر الأخرى

v0.4.0

تنزيل

pgvecto.rs

pgvecto.rs هو امتداد Postgres يوفر وظائف البحث عن تشابه المتجهات. هو مكتوب في الصدأ وعلى أساس pgrx.

مقارنة مع pgvector

الخروج pgvecto.rs مقابل pgvector لمزيد من التفاصيل.

ميزة	pgvecto.rs	com.pgvector
تصفية	يقدم طريقة VBASE للبحث عن المتجهات والاستعلام العلائقي (على سبيل المثال، TopK + Filter + Join ذو ناقل واحد).	عند تطبيق المرشحات، قد تكون النتائج غير كاملة. على سبيل المثال، إذا كنت تنوي في الأصل قصر النتائج على 10، فقد ينتهي بك الأمر إلى 5 نتائج فقط باستخدام المرشحات.
أبعاد المتجهات	يدعم ما يصل إلى 65535 الأبعاد.	يدعم ما يصل إلى 2000 الأبعاد.
SIMD	يتم إرسال تعليمات SIMD ديناميكيًا في وقت التشغيل لتحقيق أقصى قدر من الأداء بناءً على قدرات الجهاز المحدد.	تمت إضافة إرسال وحدة المعالجة المركزية لوظائف المسافة على Linux x86-64" في 0.7.0.
أنواع البيانات	يقدم أنواع بيانات إضافية: المتجهات الثنائية، FP16 (نقطة عائمة 16 بت)، وINT8 (عدد صحيح 8 بت).	-
الفهرسة	يتعامل مع تخزين وذاكرة الفهارس بشكل منفصل عن PostgreSQL	يعتمد على محرك التخزين الأصلي لـ PostgreSQL
دعم وال	يوفر دعمًا لتسجيل الكتابة المسبقة (WAL) للبيانات، ويعمل دعم الفهرس حاليًا.	يوفر دعم تسجيل الكتابة المسبق (WAL) للفهرس والبيانات.

التوثيق

ابدء
- ملخص
- تثبيت
الاستخدام
- الفهرسة
- يبحث
إدارة
- إعدادات
- الترقية من الإصدارات الأقدم
المطورين
- دروس التنمية

بداية سريعة

بالنسبة للمستخدمين الجدد، نوصي باستخدام صورة Docker للبدء بسرعة.

docker run 
  --name pgvecto-rs-demo 
  -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword 
  -p 5432:5432 
  -d tensorchord/pgvecto-rs:pg16-v0.2.1

ثم يمكنك الاتصال بقاعدة البيانات باستخدام أداة سطر الأوامر psql . اسم المستخدم الافتراضي هو postgres ، وكلمة المرور الافتراضية هي mysecretpassword .

psql -h localhost -p 5432 -U postgres

قم بتشغيل SQL التالي للتأكد من تمكين الامتداد.

DROP EXTENSION IF EXISTS vectors;
CREATE EXTENSION vectors;

يقدم pgvecto.rs vector(n) يشير إلى ناقل ذو أبعاد n. يشير الحرف n الموجود بين القوسين إلى أبعاد المتجه.

يمكنك إنشاء جدول باستخدام SQL التالي.

 -- create table with a vector column

CREATE TABLE items (
  id bigserial PRIMARY KEY ,
  embedding vector( 3 ) NOT NULL -- 3 dimensions
);

نصيحة

vector(n) هو نوع بيانات صالح فقط إذا $1 leq n leq 65535$ . نظرًا لحدود PostgreSQL، من الممكن إنشاء قيمة من النوع vector(3) لـ 5 دولارات الأبعاد vector هي أيضًا نوع بيانات صالح. ومع ذلك، لا يزال بإمكانك وضع $0$ العددية أو أكثر من 65535 دولارًا أمريكيًا العددية إلى ناقلات. إذا كنت تستخدم vector لعمود أو كانت هناك بعض القيم غير متطابقة مع البعد الذي يشير إليه العمود، فلن تتمكن من إنشاء فهرس عليه.

يمكنك بعد ذلك ملء الجدول ببيانات المتجهات كما يلي.

 -- insert values

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

-- or insert values using a casting from array to vector

INSERT INTO items (embedding)
VALUES (ARRAY[ 1 , 2 , 3 ]:: real []), (ARRAY[ 4 , 5 , 6 ]:: real []);

نحن ندعم ثلاثة عوامل لحساب المسافة بين متجهين.

<-> : المسافة الإقليدية المربعة، وتعرف بأنها $سيجما (x_i - y_i) ^ 2$ .
<#> : منتج النقطة السالبة، كما هو محدد $- سيجما x_iy_i$ .
<=> : مسافة جيب التمام، كما تم تعريفها $1 - frac{Sigma x_iy_i}{sqrt{Sigma x_i^2 Sigma y_i^2}}$ .

 -- call the distance function through operators

-- squared Euclidean distance
SELECT ' [1, 2, 3] ' ::vector < - > ' [3, 2, 1] ' ::vector;
-- negative dot product
SELECT ' [1, 2, 3] ' ::vector < # > '[3, 2, 1]'::vector;
-- cosine distance
SELECT ' [1, 2, 3] ' ::vector <=> ' [3, 2, 1] ' ::vector;

يمكنك البحث عن ناقل بهذه البساطة.

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

تطبيق بسيط للإجابة على الأسئلة

يرجى الاطلاع على البرنامج التعليمي لتطبيق الأسئلة والإجابة.

النقطة العائمة بنصف الدقة

نوع vecf16 هو نفسه مع vector في أي شيء ما عدا النوع العددي. يقوم بتخزين أرقام النقطة العائمة ذات 16 بت. إذا كنت تريد تقليل استخدام الذاكرة للحصول على أداء أفضل، فيمكنك محاولة استبدال نوع vector بنوع vecf16 .