類似性検索 – TMWORKS-CLUB

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。

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;
```
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
);
```
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
);
```
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
```
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

タグ: 類似性検索

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