이 페이지에서는 컨테이너 배포 옵션을 사용하여 AlloyDB Omni 버전 15.7.0을 설명합니다. 다른 배포 옵션을 선택합니다.

색인 생성 및 벡터 쿼리

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이 문서에서는 저장된 임베딩을 사용하여 색인을 생성하고 임베딩을 쿼리하는 방법을 보여줍니다. 임베딩 저장에 대한 자세한 내용은 벡터 임베딩 저장을 참조하세요.

AlloyDB를 사용하면 ScaNN, IVF, IVFFlat, HNSW 색인을 만들 수 있습니다.

시작하기 전에

색인 생성을 시작하려면 다음 기본 요건을 완료해야 합니다.

AlloyDB 데이터베이스의 테이블에 임베딩 벡터를 추가해야 합니다.
Google에서 AlloyDB용으로 확장한 pgvector 기반 vector 확장 프로그램 버전 0.5.0 이상을 설치해야 합니다.
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
```
ScaNN 색인을 생성하려면 vector 확장 프로그램 외에 alloydb_scann 확장 프로그램을 설치하세요.
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS alloydb_scann;
```

색인 만들기

데이터베이스의 테이블에 대해 다음 색인 유형 중 하나를 만들 수 있습니다.

`ScaNN` 색인 만들기

AlloyDB alloydb_scann은

[ScaNN 알고리즘](https://github.com/google-research/google-research/blob/master/scann/docs/algorithms.md)으로

구동되는 매우 효율적인 최근접 이웃 색인을 구현하는

Google에서 개발한 PostgreSQL 확장 프로그램입니다.

ScaNN 색인은 근사 최근접 이웃 검색을 위한 트리 기반

양자화 색인입니다. 이는

HNSW에 비해 색인 빌드 시간이 짧고 메모리 사용량이 적습니다. 또한 워크로드에 따라

HNSW에 비해 더 빠른 QPS를 제공합니다.

추가해야 합니다. 비어 있거나 파티션을 나눈 테이블에서 ScaNN 색인을 생성하려고 하면

문제가 발생할 수 있습니다. 생성된 오류에 대한 자세한 내용은

ScaNN 색인 오류 문제 해결을 참고하세요.

2단계 트리 `ScaNN` 색인

ScaNN 알고리즘을 사용하여 저장된 벡터 임베딩이 포함된 열에 2단계 트리 색인을 적용하려면

다음 DDL 쿼리를 실행하세요.


CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE

  USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)

  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE);

다음을 바꿉니다.

INDEX_NAME: 생성할 색인의

이름입니다(예: my-scann-index). 색인 이름이

데이터베이스 전체에서 공유됩니다. 각 색인 이름이 데이터베이스의 각

테이블에 고유해야 합니다.
TABLE: 색인을 추가할 테이블
EMBEDDING_COLUMN: vector 데이터를 저장하는

열
DISTANCE_FUNCTION:

이 색인과 함께 사용할 거리 함수 다음 중 하나를 선택합니다.
- L2 거리: l2
- 내적: dot_product
- 코사인 거리: cosine
NUM_LEAVES_VALUE: 이 색인에 적용할 파티션

수입니다. 1~1048576 사이의 값으로 설정합니다. 추가 정보

이 값을 결정하는 방법에 관한 자세한 내용은 ScaNN 색인 조정을 참조하세요.

3단계 트리 `ScaNN` 색인

ScaNN 알고리즘을 사용하여 저장된 벡터 임베딩이 포함된 열에 3단계 트리 색인을 만들려면

다음 DDL 쿼리를 실행하세요.


CREATE INDEX INDEX_NAME ON TABLE

  USING scann (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)

  WITH (num_leaves=NUM_LEAVES_VALUE, max_num_levels = MAX_NUM_LEVELS);

다음을 바꿉니다.

MAX_NUM_LEVELS: K-평균 클러스터링 트리의

최대 수준 수입니다. 2단계 트리 기반 양자화의 경우 1(기본값)로 설정하고

3단계 트리 기반 양자화의 경우 2로 설정합니다.

색인을 만든 후

[지정된 텍스트로 최근접 이웃 쿼리 작성](#query)의 안내에 따라 색인을 사용하는 최근접 이웃 검색어를

실행할 수 있습니다.

색인 파라미터는 QPS와 재현율 간의 적절한 균형을 유지하도록 설정해야

합니다. ScaNN 색인 조정에 관한 자세한 내용은 [ScaNN

색인 조정](/alloydb/omni/containers/15.7.0/docs/ai/tune-indexes)을 참조하세요.

real[] 데이터 유형을

vector 대신 사용하는 임베딩 열에 이 색인을 만들려면 열을 vector 데이터 유형으로 변환합니다.


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);

DIMENSIONS를

임베딩 열의 차원 너비로 바꿉니다. 차원을 찾는 방법에 대한 자세한 내용은

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

함수를 참고하세요.

색인 생성 진행 상황을 보려면 pg_stat_progress_create_index 뷰를 사용하세요.


SELECT * FROM pg_stat_progress_create_index;

phase 열에는 현재 색인 생성 상태가 표시되고

색인이 생성되면 building index: tree training 단계가 사라집니다.

목표 재현율과 QPS 균형을 위해 색인을 조정하려면 ScaNN 색인 조정을 참조하세요.

색인이 생성된 테이블 분석

ScaNN 색인을 만든 후 ANALYZE 명령어를 실행하여 데이터에 대한 통계를 업데이트합니다.


ANALYZE TABLE;

쿼리 실행

데이터베이스에 임베딩을 저장하고 색인을 생성한 후

[pgvector 쿼리

기능](https://github.com/pgvector/pgvector#querying)을 사용하여 쿼리를 시작할 수 있습니다. 확장 프로그램

alloydb_scann으로는 일괄 검색어를 실행할 수 없습니다.

임베딩 벡터의 의미론적 최근접 이웃을 찾으려면

색인 생성 중에 사용한 것과 동일한 거리 함수를 설정하는 다음 예시 쿼리를

실행하면 됩니다.


  SELECT * FROM TABLE

    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION_QUERY ['EMBEDDING']

    LIMIT ROW_COUNT

다음을 바꿉니다.

TABLE: 텍스트를 비교할 임베딩이

포함된 테이블
INDEX_NAME: 사용할 색인의 이름

(예: my-scann-index)
EMBEDDING_COLUMN: 저장된 임베딩이 포함된 열

임베딩은
DISTANCE_FUNCTION_QUERY: 이 쿼리와 함께 사용할 거리

함수입니다. 색인을 만들 때 사용한 거리 함수에 따라

다음 중 하나를 선택합니다.
- L2 거리: <->
- 내적: <#>
- 코사인 거리: <=>
EMBEDDING: 의미론적으로 최근접으로 저장된 이웃을

임베딩 벡터
ROW_COUNT: 반환할 행의 개수.

가장 일치하는 값 하나만 원하면 1을 지정합니다.

다른 쿼리 예시에 대한 자세한 내용은

쿼리를 참고하세요.

embedding() 함수를 사용해

텍스트를 벡터로 변환할 수도 있습니다. 벡터를

pgvector 최근접 이웃 연산자 중 하나인 L2 거리를 위한 <->에 적용하여

의미상 가장 유사한 임베딩이 있는 데이터베이스 행을 찾습니다.

embedding()에서 real 배열을 반환하므로

pgvector 연산자와 함께 이러한 값을 사용하려면 embedding() 호출을 명시적으로 vector로 변환해야

합니다.


  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

다음을 바꿉니다.

MODEL_ID: 쿼리할 모델의 ID입니다.

Vertex AI Model Garden을 사용하는 경우 text-embedding-005를 모델 ID로 지정합니다. 이는 AlloyDB가 텍스트 임베딩에 사용할 수 있는 클라우드 기반 모델입니다. 자세한 내용은 텍스트 임베딩을 참고하세요.
(선택사항) VERSION_TAG: 쿼리할 모델의 버전 태그. 태그 앞에 @를 추가합니다.

Vertex AI에 text-embedding 영어 모델 중 하나를 사용하는 경우 예를 들어 text-embedding-005와 같은 버전 태그를 지정하세요. 버전 태그는 모델 버전에 나와 있습니다.

버전 태그를 지정하는 것이 좋습니다. 버전 태그를 지정하지 않으면 AlloyDB는 항상 최신 모델 버전을 사용하게 되며, 이로 인해 예기치 않은 결과가 발생할 수 있습니다.

TEXT: 벡터 임베딩으로 변환할 텍스트입니다.

색인 생성 및 벡터 쿼리 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

시작하기 전에

색인 만들기

ScaNN 색인 만들기

2단계 트리 ScaNN 색인

3단계 트리 ScaNN 색인

색인이 생성된 테이블 분석

쿼리 실행

다음 단계

색인 생성 및 벡터 쿼리

`ScaNN` 색인 만들기

2단계 트리 `ScaNN` 색인

3단계 트리 `ScaNN` 색인