カテゴリー: PostgreSQL 埋め込み (embedding) データベース

postgresqlでembedding vectorを扱う方法は
PostgreSQL で embedding vector を扱う方法について説明します。

PostgreSQL で embedding vector を扱うには、pgvector 拡張機能を使用するのが一般的です。pgvector は、ベクトル類似性検索を PostgreSQL に追加するオープンソースの拡張機能です。

以下に、pgvector を使用して embedding vector を扱う基本的な手順を示します。
1. 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する必要があります。
```
CREATE EXTENSION vector;
```
2. ベクトルの格納に使用するテーブルの作成:
  
  次に、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、ベクトルの列を定義します。次元数も指定できます。
```
CREATE TABLE embeddings (
    id bigserial PRIMARY KEY,
    content text,
    embedding vector(1536)  -- 例：1536次元のベクトル
);
```
3. embedding vector の挿入:
  
  embedding vector をテーブルに挿入します。通常、外部の embedding モデル (OpenAI API など) を使用してテキストや画像をベクトルに変換し、その結果をデータベースに格納します。
```
INSERT INTO embeddings (content, embedding) VALUES (
    'Example text',
    '[0.1, 0.2, 0.3, ...]'  -- 実際のベクトルデータ
);
```
4. 類似性検索の実行:
  
  pgvector は、ベクトル間の距離を計算するための演算子を提供します。これらを使用して、類似性検索を実行できます。
  - <->: ユークリッド距離
  - <=>: コサイン距離
  - <#> : 内積の負の値
```
SELECT id, content
FROM embeddings
ORDER BY embedding <=> '[0.1, 0.2, 0.3, ...]'  -- クエリベクトルの指定
LIMIT 5;  -- 上位5件の結果を取得
```
5. インデックスの作成 (オプション):
  
  大規模なデータセットに対して類似性検索を高速化するために、インデックスを作成できます。pgvector は、IVFFlat と HNSW の 2 種類のインデックスをサポートしています。
```
-- HNSWインデックスの作成例
CREATE INDEX ON embeddings
USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);
```
これらの手順に従うことで、PostgreSQL で embedding vector を効率的に管理し、類似性検索を実行できます。

参考:

PostgreSQLで実践するベクトル検索入門：AI時代のRDBMS活用術

【2025年版】PostgreSQLがAIネイティブDBに進化!pgvector …

pgvector入門～環境構築編～ – Zenn

PostgreSQL×pgvector ：ベクトル検索とインデックスの基礎

Azure Database for PostgreSQL でのベクトル検索 – Azure …

pgvectorの紹介 – SRA OSS Tech Blog

【AI】PostgreSQLのpgvectorを用いた類似検索｜エンジニアライフ
2025年7月20日
postgresにembeddingの機能を追加する方法が知りたい
PostgreSQL に embedding の機能を追加する方法はいくつかあります。大きく分けて、拡張機能を利用する方法と、カスタムのロジックを組み込む方法があります。

1. 拡張機能を利用する

PostgreSQL には、embedding 機能をサポートする様々な拡張機能が公開されています。代表的なものとしては、以下のようなものがあります。
- pgvector: 最も人気があり、多くの機能を備えた拡張機能です。ベクトルデータの保存、検索、インデックス作成、類似度計算など、embedding 機能を全面的にサポートしています。
- IMMENSE Database: 大規模なベクトルデータを扱うための高速なデータベースです。pgvector よりもさらに高速な類似度計算が可能です。
- LanceDB: LLM を効率的に利用するためのベクトルデータベースです。
- その他: 複数のコミュニティや企業が開発している、より特定のユースケースに特化した拡張機能も存在します。
これらの拡張機能は、通常、PostgreSQL の公式ウェブサイトや GitHub で入手できます。それぞれの拡張機能は、インストール方法や使い方などがドキュメントで説明されているので、そちらを参考にしてください。

インストール手順の例（pgvectorの場合）:
1. PostgreSQL の拡張機能パッケージをダウンロードします。
2. PostgreSQL のコマンドラインから CREATE EXTENSION pgvector; コマンドを実行します。
3. データベースにベクトルデータを保存するためのテーブルを作成します。
4. pgvector 拡張機能の関数（例えば、similarity_luminosity）を使用して、ベクトル間の類似度を計算します。
2. カスタムのロジックを組み込む

pgvector などの拡張機能を使用できない場合、または特定の要件に合わせて、独自のロジックを組み込むことも可能です。
- ベクトルデータの保存: ベクトルデータ（通常は浮動小数点数（float）またはdouble precision）を PostgreSQL の数値型（例えば、float8 または double precision）として保存します。
- ベクトル間の類似度計算: Python などのプログラミング言語を使って、ベクトル間の類似度を計算します。距離計算（コサイン類似度、ユークリッド距離など）は、NumPy などのライブラリを使って効率的に計算できます。
- PostgreSQL へのデータ連携: 計算結果を PostgreSQL に保存したり、検索クエリの結果として返すようにします。
重要な考慮事項:
- インデックス: ベクトルデータを効率的に検索するためには、適切なインデックスを作成することが重要です。pgvector では、R-tree などの空間インデックスが使用されます。
- ベクトルデータのサイズ: ベクトルのサイズが大きいほど、類似度計算のパフォーマンスが低下する可能性があります。適切なデータ型を選択したり、インデックスの構成を最適化したりすることで、パフォーマンスを改善できます。
- 類似度計算アルゴリズム: 類似度計算アルゴリズムは、ユースケースによって適切なものを選択する必要があります。コサイン類似度は、ベクトルの大きさに関係なく、方向のみを考慮するため、一般的に使用されます。ユークリッド距離は、ベクトルの大きさも考慮するため、ベクトルが近い距離にあるかどうかを判断するのに適しています。
補足:
- 最近では、PostgreSQL への埋め込みデータ格納や検索を支援する、クラウドサービスやツールも登場しています。これらのサービスを利用することで、より簡単に embedding 機能を導入できます。
- 常に最新のドキュメントやチュートリアルを参照し、PostgreSQL のバージョンと使用している拡張機能の情報を確認してください。
参考:

pgvector、LLM、LangChain を使用して Google Cloud データベースで AI 搭載アプリを構築する

ベクトルエンベディングを生成して管理する | Cloud SQL for PostgreSQL | Google Cloud

database – PostgreSQL 拡張機能作成と権限 – postgresql 9.1

エンベディングワークフローの例を理解する | Cloud SQL for PostgreSQL | Google Cloud

PostgreSQL拡張機能の管理: psql、Python等プログラミング例と代替手段

pgvectorを使ってPostgreSQLをベクトルデータベースとして使ってみる – Qiita

象使いのための pgvector 入門 (1) #PostgreSQL – Qiita

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2025年4月6日

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