Crea un índice de IVFFLAT

Los índices de archivo invertido plano (IVFFlat) en AlloyDB para PostgreSQL te permiten acelerar las búsquedas de similitud de vectores sobre las embeddings almacenadas y, al mismo tiempo, minimizar el tiempo de compilación del índice y el uso de memoria. Puedes crear índices IVFFlat con la extensión vector y consultar tus embeddings indexadas. Para obtener más información sobre el almacenamiento de embeddings, consulta Almacena embeddings de vectores.

Antes de comenzar

Antes de comenzar a crear índices, debes completar los siguientes requisitos previos.

Crea un índice IVFFlat

Stock pgvector también proporciona una versión del índice IVF llamada IVFFlat que proporciona un tiempo de compilación más rápido y tiene un espacio en memoria más pequeño en comparación con el índice hnsw.

Para crear un índice IVFFlat, completa los siguientes pasos:

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE
  USING ivfflat (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (lists = LIST_COUNT);

Reemplaza lo siguiente:

  • INDEX_NAME: Es el nombre del índice que deseas crear, por ejemplo, my-ivf-index.

  • TABLE: Es la tabla a la que se agregará el índice.

  • EMBEDDING_COLUMN: Es una columna que almacena datos vector.

  • DISTANCE_FUNCTION: Es la función de distancia que se usará con este índice. Elige una de estas opciones:

    • Distancia de L2: vector_l2_ops

    • Producto interno: vector_ip_ops

    • Distancia de coseno: vector_cosine_ops

  • LIST_COUNT: Es la cantidad de listas que se usarán con este índice. Para obtener más información sobre cómo decidir este valor, consulta Ajusta un índice IVFFlat.

    Para crear este índice en una columna de embedding que use el tipo de datos real[] en lugar de vector, convierte la columna en el tipo de datos vector:

CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE
  USING ivfflat (CAST(EMBEDDING_COLUMN AS vector(DIMENSIONS)))'}} DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (lists = LIST_COUNT);

Reemplaza DIMENSIONS por el ancho dimensional de la columna de embedding. Para obtener más información sobre cómo encontrar las dimensiones, consulta la función vector_dims en Funciones vectoriales.

Para ver el progreso de la indexación, usa la vista pg_stat_progress_create_index:

SELECT * FROM pg_stat_progress_create_index;

La columna phase muestra el estado actual de la creación del índice.

Para ajustar el índice para una recuperación objetivo y un equilibrio de QPS, consulta Ajusta un IVFFlat índice.

Ejecuta una consulta

Después de almacenar y, también, indexar las embeddings en tu base de datos, puedes comenzar a realizar consultas con la funcionalidad de consulta pgvector.

Para encontrar los vecinos semánticos más cercanos para un vector de embedding, puedes ejecutar la siguiente consulta de ejemplo, en la que estableces la misma función de distancia que usaste durante la creación del índice.

  SELECT * FROM TABLE
    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION_QUERY ['EMBEDDING']
    LIMIT ROW_COUNT

Reemplaza lo siguiente:

  • TABLE: Es la tabla que contiene la embedding con la que se comparará el texto.

  • INDEX_NAME: Es el nombre del índice que deseas usar, por ejemplo, my-scann-index.

  • EMBEDDING_COLUMN: Es la columna que contiene las embeddings almacenadas.

  • DISTANCE_FUNCTION_QUERY: Es la función de distancia que se usará con esta consulta. Elige una de las siguientes opciones según la función de distancia que se usó durante la creación del índice:

    • Distancia de L2: <->

    • Producto interno: <#>

    • Distancia de coseno: <=>

  • EMBEDDING: Es el vector de embedding para el que deseas encontrar los vecinos semánticos almacenados más cercanos.

  • ROW_COUNT: Es la cantidad de filas que se mostrarán.

    Especifica 1 si solo deseas la mejor coincidencia.

Para obtener más información sobre otros ejemplos de consultas, consulta Consultas.

También puedes usar la embedding() función para traducir el texto a un vector. Aplicas el vector a uno de los pgvector operadores de vecino más cercano, <-> para la distancia de L2, para encontrar las filas de la base de datos con las embeddings semánticamente más similares.

Debido a que embedding() muestra un array real, debes convertir explícitamente la llamada embedding() en vector para usar estos valores con operadores pgvector.

¿Qué sigue?