Créer des index et interroger des vecteurs

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Ce document explique comment utiliser les embeddings stockés pour générer des index et interroger des embeddings. Pour en savoir plus sur le stockage des embeddings, consultez Stocker des embeddings vectoriels.

Vous pouvez créer des index ScaNN, IVF, IVFFlat et HNSW avec AlloyDB.

Avant de commencer

Avant de pouvoir commencer à créer des index, vous devez remplir les conditions préalables suivantes.

  • Les vecteurs d'embeddings sont ajoutés à une table de votre base de données AlloyDB.

  • La version 0.5.0 ou ultérieure de l'extension vector basée sur pgvector, étendue par Google pour AlloyDB, est installée.

    CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

  • Pour générer des index ScaNN, installez l'extension alloydb_scann en plus de l'extension vector.

    CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS alloydb_scann;

Créer un index

Vous pouvez créer l'un des types d'index suivants pour les tables de votre base de données.

Créer un index ScaNN

AlloyDB alloydb_scann, un

Extension PostgreSQL développée par Google qui implémente une

un index des plus proches voisins efficace basé sur l'algorithme ScaNN

algorithm](https://github.com/google-research/google-research/blob/master/scann/docs/algorithms.md).

L'index ScaNN est un index de quantification basé sur une arborescence pour la recherche approximative

la recherche des plus proches voisins. Il permet de réduire le temps de création d'index et l'empreinte

espace mémoire utilisé par rapport à HNSW. De plus, il peut offrir RPS plus élevé que

par rapport à HNSW en fonction de la charge de travail.

une table de votre base de données AlloyDB. Si vous essayez de générer un index ScaNN

sur une table vide ou partitionnée, vous risquez de rencontrer des problèmes. Pour en savoir plus

Pour en savoir plus sur les erreurs générées, consultez Résoudre les erreurs d'indexation ScaNN.

Index arborescent à deux niveaux ScaNN

Pour appliquer un index arborescent à deux niveaux à l'aide de l'algorithme ScaNN à une colonne

contenant des embeddings vectoriels stockés, exécutez la requête LDD suivante :


CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE

  USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)

  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE);

Remplacez les éléments suivants :

  • INDEX_NAME : nom de l'index que vous souhaitez

    create (créer), par exemple my-scann-index. Les noms d'index sont partagés

    dans votre base de données. Assurez-vous que chaque nom d'index est unique pour chaque

    dans votre base de données.

  • TABLE : table à laquelle ajouter l'index.

  • EMBEDDING_COLUMN : colonne qui stocke les données vector.

    le retraitement des données.

  • DISTANCE_FUNCTION : fonction de distance à utiliser

    avec cet index. Choisissez l'une des options suivantes :

    • Distance L2 : l2

    • Produit scalaire : dot_product

    • Distance de cosinus : cosine

  • NUM_LEAVES_VALUE : nombre de partitions à appliquer à

    cet index. Définissez une valeur comprise entre 1 et 1 048 576. Pour en savoir plus

    Pour savoir comment déterminer cette valeur, consultez Régler un index ScaNN.

Index ScaNN à trois niveaux

Pour créer un index arborescent à trois niveaux à l'aide de l'algorithme ScaNN dans une colonne

contenant des embeddings vectoriels stockés, exécutez la requête LDD suivante :


CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE

  USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)

  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE, max_num_levels = MAX_NUM_LEVELS);

Remplacez les éléments suivants :

  • MAX_NUM_LEVELS : nombre maximal de niveaux de

    Arborescence de clustering en k-moyennes. Définissez la valeur sur 1(par défaut) pour la quantification arborescente à deux niveaux.

    quantification et sur 2 pour la quantification arborescente à trois niveaux.

Une fois l'index créé, vous pouvez exécuter des requêtes de recherche des voisins les plus proches qui

utilisent l'index en suivant les instructions de la section [Envoyer une requête de type plus proches voisins

requête avec le texte donné](#query).

Les paramètres d'index doivent être définis de manière à trouver le juste équilibre entre les RPS et

le rappel. Pour en savoir plus sur le réglage de l'index ScaNN, consultez [Régler un index ScaNN

index](/alloydb/omni/containers/15.7.0/docs/ai/tune-indexes).

Pour créer cet index sur une colonne d'embeddings qui utilise le type de données real[]

au lieu de vector, convertissez le type de données de la colonne en vector :


CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE

  USING scann (CAST(EMBEDDING_COLUMN AS vector(DIMENSIONS)) DISTANCE_FUNCTION)

  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE, max_num_levels = MAX_NUM_LEVELS);

Remplacez DIMENSIONS par la largeur dimensionnelle de la

embedding. Pour savoir comment trouver les dimensions,

consultez la fonction vector_dims dans [Vector

functions](https://github.com/pgvector/pgvector?tab=readme-ov-file#vector-functions).

Pour afficher la progression de l'indexation, utilisez la vue pg_stat_progress_create_index :


SELECT * FROM pg_stat_progress_create_index;

La colonne phase indique l'état actuel de la création de votre index.

La phase building index: tree training disparaît une fois l'index créé.

Pour régler votre index afin d'obtenir un équilibre entre le rappel et les RPS cibles, consultez Régler un index ScaNN.

Analyser votre table indexée

Après avoir créé l'index ScaNN, exécutez la commande ANALYZE pour mettre à jour les statistiques sur vos données.


ANALYZE TABLE;

Exécuter une requête

Une fois que vous avez stocké et indexé les embeddings dans votre base de données, vous pouvez commencer à

interroger à l'aide de la requête [pgvector

functionality](https://github.com/pgvector/pgvector#querying). Vous ne pouvez pas exécuter

de requêtes de recherche groupées à l'aide de l'extension alloydb_scann.

Pour trouver les voisins sémantiques les plus proches d'un vecteur d'embedding, vous pouvez exécuter la

l'exemple de requête suivant, dans lequel vous définissez la même fonction de distance que celle utilisée

lors de la création de l'index.


  SELECT * FROM TABLE

    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION_QUERY ['EMBEDDING']

    LIMIT ROW_COUNT

Remplacez les éléments suivants :

  • TABLE : table contenant l'embedding auquel comparer le

    texte à.

  • INDEX_NAME : nom de l'index que vous souhaitez utiliser (par exemple,

    Exemple : my-scann-index.

  • EMBEDDING_COLUMN : colonne contenant les

    embeddings.

  • DISTANCE_FUNCTION_QUERY : fonction de distance à utiliser avec cette

    requête. Choisissez l'une des options suivantes, selon la fonction de distance utilisée :

    lors de la création de l'index :

    • Distance L2 : <->

    • Produit interne : <#>

    • Distance de cosinus : <=>

  • EMBEDDING : vecteur d'embedding pour lequel vous souhaitez trouver les plus proches voisins sémantiques qui sont stockés.

    voisins sémantiques de.

  • ROW_COUNT : nombre de lignes à afficher.

    Spécifiez 1 si vous souhaitez n'obtenir que la meilleure correspondance.

Pour d'autres exemples de requêtes, consultez

Requêtes

Vous pouvez également utiliser la fonction embedding() pour traduire le

du texte en vecteur. Vous appliquez le vecteur à l'un des

Opérateur pgvector correspondant aux plus proches voisins, <-> pour la distance L2, afin de rechercher les lignes de la base de données présentant les

les représentations vectorielles continues les plus similaires d'un point de vue sémantique.

Comme embedding() renvoie un tableau real, vous devez convertir explicitement l'appel

Appel embedding() à vector pour utiliser ces valeurs avec pgvector

d'opérateurs.


  CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration;

  CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;



  SELECT * FROM TABLE

    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN::vector

    <-> embedding('MODEL_IDVERSION_TAG', 'TEXT')

    LIMIT ROW_COUNT

Remplacez les éléments suivants :

  • MODEL_ID : ID du modèle à interroger

    Si vous utilisez Vertex AI Model Garden, spécifiez text-embedding-005 comme ID de modèle. Il s'agit des modèles cloud qu'AlloyDB peut utiliser pour les embeddings textuels. Pour en savoir plus, consultez Embeddings textuels.

  • VERSION_TAG (facultatif) : tag de version du modèle à interroger. Ajoutez le préfixe @ au tag.

    Si vous utilisez l'un des modèles text-embedding en anglais avec Vertex AI, spécifiez l'un des tags de version (par exemple, text-embedding-005) listés dans la section Versions de modèle.

    Google vous recommande vivement de spécifier le tag de version. Si vous ne spécifiez pas le tag de version, AlloyDB utilise toujours la dernière version du modèle, ce qui peut entraîner des résultats inattendus.

  • TEXT : texte à traduire en embedding vectoriel.

Étapes suivantes