ベクトルドキュメントデータベース

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）:

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:

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