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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。

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。

2. 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));

3. 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]');

4. 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;

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);

これらの手順に従うことで、PostgreSQLでembedding vectorを効率的に格納、検索、管理できます。

参考:

PostgreSQLで実践するベクトル検索入門：AI時代のRDBMS活用術 | Sqripts

[レポート]PostgreSQL上の生成AIアプリでベクトル検索するためのベストプラクティス #DAT423 #AWSreInvent

【AI】PostgreSQLのpgvectorを用いた類似検索｜エンジニアライフ

PostgreSQL×pgvector ： ベクトル検索とインデックスの基礎

PostgreSQL for AI: Storing and Searching Embeddings with pgvector

【2025年版】PostgreSQLがAIネイティブDBに進化!pgvectorでChatGPT検索を10行SQLで実装する方法｜Yuu’s Memo

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

PostgreSQLで始める高度な類似検索: pgvectorの導入と活用 – Qiita