pgvecto.rs

pgvecto.rs

pgvecto.rs는 벡터 유사성 검색 기능을 제공하는 Postgres 확장입니다. Rust로 작성되었으며 pgrx를 기반으로 합니다.

pgVector와의 비교

자세한 내용은 pgvecto.rs와 pgVector를 확인하세요.

특징	pgvecto.rs	pg벡터
필터링	벡터 검색 및 관계형 쿼리(예: 단일 벡터 TopK + 필터 + 조인)를 위한 VBASE 방법을 도입합니다.	필터를 적용하면 결과가 불완전할 수 있습니다. 예를 들어 원래 결과를 10개로 제한하려고 했다면 필터를 사용하면 결과가 5개만 나올 수도 있습니다.
벡터 차원	최대 65535 차원을 지원합니다.	최대 2000개의 측정기준을 지원합니다.
심드	SIMD 명령은 특정 시스템의 기능을 기반으로 성능을 최대화하기 위해 런타임에 동적으로 전달됩니다.	0.7.0에서 Linux x86-64"의 거리 기능을 위한 CPU 디스패칭을 추가했습니다.
데이터 유형	추가 데이터 유형인 이진 벡터, FP16(16비트 부동 소수점) 및 INT8(8비트 정수)을 도입합니다.	-
인덱싱	PostgreSQL과 별도로 인덱스의 저장 및 메모리를 처리합니다.	PostgreSQL의 기본 스토리지 엔진에 의존합니다.
월마트 지원	데이터에 대한 WAL(Write-Ahead Logging) 지원을 제공하며 인덱스 지원이 진행 중입니다.	인덱스 및 데이터에 대한 WAL(Write-Ahead Logging) 지원을 제공합니다.

선적 서류 비치

• 시작하기
  • 개요
  • 설치
• 용법
  • 인덱싱
  • 찾다
• 관리
  • 구성
  • 이전 버전에서 업그레이드
• 개발자
  • 개발 튜토리얼

빠른 시작

신규 사용자의 경우 Docker 이미지를 사용하여 빠르게 시작하는 것이 좋습니다.

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

그런 다음 psql 명령줄 도구를 사용하여 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 기본 사용자 이름은 postgres 이고 기본 비밀번호는 mysecretpassword 입니다.

psql -h localhost -p 5432 -U postgres

다음 SQL을 실행하여 확장이 활성화되었는지 확인하세요.

DROP EXTENSION IF EXISTS vectors;
CREATE EXTENSION vectors;

pgvecto.rs는 n차원 벡터를 나타내는 새로운 데이터 유형 vector(n) 도입합니다. 괄호 안의 n 은 벡터의 차원을 나타냅니다.

다음 SQL을 사용하여 테이블을 생성할 수 있습니다.

 -- create table with a vector column

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

팁

vector(n) 은 다음 경우에만 유효한 데이터 유형입니다. $1 leq n leq 65535$ . PostgreSQL의 제한으로 인해 vector(3) 유형의 값을 생성하는 것이 가능합니다. $5$ 차원과 vector 도 유효한 데이터 유형입니다. 그러나 아직 넣을 수는 없습니다. $0$ 스칼라 이상 $65535$ 스칼라를 벡터로 변환합니다. 열에 vector 사용하거나 열이 나타내는 차원과 일부 값이 일치하지 않는 경우 해당 열에 대한 인덱스를 생성할 수 없습니다.

그런 다음 다음과 같이 테이블을 벡터 데이터로 채울 수 있습니다.

 -- 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 []);

우리는 두 벡터 사이의 거리를 계산하기 위해 세 가지 연산자를 지원합니다.

• <-> : 유클리드 거리의 제곱으로, 다음과 같이 정의됩니다. $시그마 (x_i - y_i) ^ 2$ .
• <#> : 음의 내적, 다음과 같이 정의됨 $- 시그마 x_iy_i$ .
• <=> : 코사인 거리, 다음과 같이 정의됨 $1 - frac{Sigma x_iy_i}{sqrt{Sigma x_i^2 Sigma y_i^2}}$ .

 -- 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;

이렇게 간단하게 벡터를 검색할 수 있습니다.

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

간단한 질문 답변 애플리케이션

질문 답변 애플리케이션 튜토리얼을 확인해 보세요.

반정밀도 부동 소수점

vecf16 유형은 스칼라 유형을 제외하고 vector 와 동일합니다. 16비트 부동 소수점 숫자를 저장합니다. 더 나은 성능을 얻기 위해 메모리 사용량을 줄이려면 vector 유형을 vecf16 유형으로 바꾸십시오.

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감사의 말

다음 프로젝트에 감사드립니다:

• pgrx - Rust의 Postgres 확장 프레임워크
• pgVector - C로 작성된 벡터 유사성 검색을 위한 Postgres 확장