Almacena embeddings de vectores

La extensión vector en AlloyDB para PostgreSQL proporciona funciones y operadores de pgvector que te permiten usar tu base de datos como un almacén de vectores. Puedes agregar columnas vector a tus tablas y almacenar embeddings generados como valores vectoriales para cargas de trabajo de búsqueda semántica y de IA generativa.

Extensión de base de datos obligatoria

Usa la extensión vector, versión 0.5.0.google-1 o posterior, que incluye funciones y operadores pgvector, para almacenar embeddings generados como valores vector. Esta es una versión de pgvector que Google extendió con optimizaciones específicas para AlloyDB.

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

Almacena embeddings generados

Asegúrate de haber creado una tabla en tu base de datos de AlloyDB.

Para almacenar embeddings de vectores, haz lo siguiente:

  1. Crea una columna vector en tu tabla para almacenar tus embeddings:

    ALTER TABLE TABLE ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN vector(DIMENSIONS);

    Reemplaza lo siguiente:

    • TABLE: el nombre de la tabla.

    • EMBEDDING_COLUMN: el nombre de la columna de embedding nueva.

    • DIMENSIONS: la cantidad de dimensiones que admite el modelo.

      Por ejemplo, si usas uno de los modelos de text-embedding en inglés, como text-embedding-005 con Agent Platform, especifica 768.

  2. Copia los vectores en la columna de vectores. En el siguiente ejemplo, se supone que tus incorporaciones están disponibles en un archivo CSV:

    COPY TABLE (EMBEDDING_COLUMN) FROM 'PATH_TO_VECTOR_CSV' (FORMAT CSV);

    Reemplaza lo siguiente:

    • TABLE: Es el nombre de la tabla.

    • EMBEDDING_COLUMN: el nombre de la columna de embedding.

    • PATH_TO_VECTOR_CSV: Es la ruta de acceso completa de la ubicación en la que almacenaste tu archivo .CSV.

Después de almacenar los embeddings, puedes usar la extensión vector o la extensión alloydb_scann para crear índices y mejorar el rendimiento de las consultas.

¿Qué sigue?