postgresqlでembedding vectorを扱う方法は

PostgreSQLでembedding vectorを扱うには、pgvector拡張機能を利用するのが一般的です。以下に主な方法をまとめます。

pgvector拡張機能のインストール:
- まず、PostgreSQLにpgvector拡張機能をインストールします。
- CREATE EXTENSION vector; コマンドを実行して、データベースで拡張機能を有効にします。
テーブルの作成:
- embedding vectorを格納するためのテーブルを作成します。
- vectorデータ型を使用して、ベクトルのカラムを定義します。次元数を指定することも可能です。
  例: CREATE TABLE documents (id SERIAL PRIMARY KEY, content TEXT, embedding VECTOR(1536));
データの挿入:
- OpenAI APIなどのembeddingモデルを使用してテキストや画像をベクトルに変換します。
- INSERTステートメントを使用して、生成されたembedding vectorをテーブルに挿入します。
  例: INSERT INTO documents (content, embedding) VALUES ('Example text', '[0.1, 0.2, ..., 0.9]');
類似検索:
- ベクトル間の距離を計算して、類似度を評価します。
- pgvectorは、コサイン類似度、ユークリッド距離、内積などの距離計算をサポートしています。
- ORDER BY句と距離演算子(<->, <#>)を使用して、類似度の高い順に結果を取得します。
  例: SELECT id, content FROM documents ORDER BY embedding <-> '[0.1, 0.2, ..., 0.9]' LIMIT 5;
インデックスの作成:
- 大規模なデータセットでの検索パフォーマンスを向上させるために、インデックスを作成します。
- pgvectorは、IVFFlatやHNSWなどのインデックスをサポートしています。
- CREATE INDEXステートメントを使用して、適切なインデックスを作成します。
  例: CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);