תיאור מפורט של הפונקציות של Vector Assist

בחירת גרסה של מאמר העזרה:

כדי לפשט את עומסי העבודה של וקטורים ב-AlloyDB Omni, אפשר להיעזר בפונקציות המפורטות הבאות של וקטורים.

vector_assist.define_spec

הפונקציה מגדירה מפרט וקטורי חדש, או מפרט וקטורי, ומחזירה המלצות שנדרשות כדי להגדיל את עומס העבודה של הווקטור. הפונקציה הזו מיישמת את המפרטים שהמשתמשים מספקים כדי ליצור את ההמלצות.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.define_spec(
    spec_id TEXT DEFAULT NULL,
    table_name TEXT,
    schema_name TEXT DEFAULT NULL,
    vector_column_name TEXT DEFAULT NULL,
    text_column_name TEXT DEFAULT NULL,
    vector_index_type TEXT DEFAULT NULL, -- Allowed: 'hnsw', 'ivfflat'
    embeddings_available BOOL DEFAULT NULL,
    embedding_model TEXT DEFAULT NULL,
    num_vectors INT DEFAULT NULL,
    dimensionality INT DEFAULT NULL,
    distance_func TEXT DEFAULT NULL, -- Allowed: 'cosine', 'ip', 'l2', 'l1'
    quantization TEXT DEFAULT NULL, -- Allowed: 'none', 'halfvec', 'bit'
    prefilter_column_names TEXT[] DEFAULT NULL,
    memory_budget_kb INT DEFAULT NULL, -- In KB
    target_recall FLOAT DEFAULT NULL,
    target_top_k INT DEFAULT NULL,
    tune_vector_index BOOL DEFAULT FALSE, -- Set to true if target_recall is set
)
RETURNS SETOF vector_assist.RECOMMENDATIONS;

פרמטרים

פרמטר חובה? תיאור
spec_id אופציונלי, נוצר אוטומטית אם לא מספקים אותו מזהה ייחודי של מפרט הווקטור שאתם מגדירים.
table_name חובה שם הטבלה שבה משתמשים בהגדרת עומס העבודה של הווקטור.
schema_name אופציונלי הסכימה שמכילה את הטבלה שבה משתמשים בעומס העבודה של הווקטור. הסכימה נגזרת באופן אוטומטי על סמך נתיב החיפוש של הסכימה.
vector_column_name הצגת התיאור שם העמודה שמכילה את הטמעות הווקטורים.

העמודה הזו נדרשת אם משתמשים ביותר מעמודת וקטור אחת ולא מצהירים על text_column_name. אם משתמשים רק בעמודת וקטור אחת, הפרמטר הזה הוא אופציונלי.
text_column_name הצגת התיאור שם העמודה של עמודת הטקסט. אם עומס העבודה של הווקטור דורש יצירת הטמעות מעמודת טקסט, צריך להשתמש בפרמטר הזה.

חובה להשתמש בעמודה הזו אם הפרמטר vector_column_name הוא NULL ואין עמודות וקטור אחרות.

הפרמטר הזה משתמש בתוסף google_ml_integration כדי ליצור הטמעות מעמודת הטקסט הנתונה.
vector_index_type אופציונלי סוג אינדקס הווקטורים. הערכים הקבילים כוללים:
  • (ברירת מחדל) HNSW
  • IVFFlat
embeddings_available אופציונלי ערך בוליאני שבודק אם הטמעות וקטורים קיימות בטבלה שנבחרה. השדה הזה מוגדר לערך FALSE אם לא מזוהות עמודות וקטוריות והפרמטר text_column_name מוגדר.
embedding_model הצגת התיאור מזהה המודל ששימש ליצירת ההטמעות. השדה הזה הוא אופציונלי, אלא אם הפרמטר embeddings_available הוא FALSE או NULL. ערך ברירת המחדל הוא text-embedding-005.
num_vectors אופציונלי מספר הווקטורים בטבלה.
dismensionality אופציונלי הממד של הווקטורים הנתונים.
distance_func אופציונלי פונקציית המרחק שתשמש להשוואת הווקטור. ערכים קבילים:
  • ‫cosine: ערך ברירת המחדל כש-quantization לא מוגדר כ-bit
  • ip
  • l2
  • l1
  • jaccard
  • ‫hamming: ברירת המחדל כש-quantization מוגדר ל-bit
quantization אופציונלי הקוונטיזציה של אינדקסי הווקטורים. ערכים קבילים:
  • ‫none: ברירת מחדל כש-dimensionality קטן מ-2000
  • ‫halfvec: ברירת המחדל כש-dimensionality הוא בין 2000 לבין 4000
  • bit: ברירת המחדל כש-dimensionality גדול מ-4,000
prefilter_column_names אופציונלי הפונקציה ממליצה על אינדקס לעמודה שצוינה לצורך סינון מראש. זה יכול לעזור לשפר את הביצועים של שאילתות עם מסנן סלקטיביות גבוהה בעמודה.
memory_budget_kb אופציונלי הזיכרון המקסימלי (ב-KB) לבניית אינדקס. ערך ברירת המחדל הוא 60% מזיכרון המכונה.
target_recall אופציונלי ההחזרה (recall) של היעד לשאילתות וקטוריות רגילות.
target_top_k אופציונלי מספר הערכים התואמים המובילים לאחזור לצורך חישוב ההחזרה. הערך הזה משמש אם מציינים את הפרמטר target_recall.
tune_vector_index אופציונלי מכוונן את האינדקסים של הווקטורים בעומס העבודה. אם האפשרות מופעלת, המערכת מכווננת אוטומטית את אינדקס הווקטורים ואת שאילתת החיפוש כדי להשיג את יעדי ה-recall באמצעות המפרט הווקטורי, ומחשבת את הפרמטרים האופטימליים של מסד הנתונים והאינדקס. ערכים קבילים:
  • ‫(ברירת המחדל)FALSE: כוונון רק של הפרמטר search (ef_search). המערכת משתמשת בערכי ברירת המחדל של הפרמטרים של משך הזמן של תהליך ה-build של האינדקס (m, ef_construction).
  • ‫TRUE: כוונון של פרמטרים של זמן החיפוש ושל זמן בניית האינדקס.

הערך שמוחזר

הפונקציה מחזירה טבלה של המלצות, שכוללת את המזהה של מפרט הווקטור החדש שנוצר.

vector_assist.list_specs

הפונקציה מחזירה את המפרט הווקטורי הנוכחי של טבלה ועמודה נתונות.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.list_specs(
  table_name      TEXT,
  column_name     TEXT DEFAULT NULL
)
RETURNS SETOF vector_assist.VECTOR_SPECS

פרמטרים

פרמטר חובה? תיאור
table_name חובה שם הטבלה שממנה מאחזרים את המפרט הווקטורי.
column_name אופציונלי שם העמודה שלפיה רוצים לסנן את הטבלה לפני החזרת המפרט. אם מציינים את שם העמודה, מוחזרים מפרטים שמכילים שמות של עמודות טקסט או וקטור שתואמים לשם העמודה הזה.

הערך שמוחזר

הפונקציה מחזירה טבלה של מפרטים עבור הטבלה הנתונה, ואפשר גם לציין שם של עמודה.

vector_assist.modify_spec

משנה מפרט וקטורי קיים. כשמשנים את המפרט הווקטורי, ההמלצות המשויכות נוצרות מחדש על סמך המפרטים החדשים.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.modify_spec(
  spec_id                TEXT,
  table_name             TEXT DEFAULT NULL,
  schema_name            TEXT DEFAULT NULL,
  vector_column_name     TEXT DEFAULT NULL,
  text_column_name       TEXT DEFAULT NULL,
  vector_index_type      TEXT DEFAULT NULL,
  embeddings_available   BOOL DEFAULT NULL,
  num_vectors            INT DEFAULT NULL,
  dimensionality         INT DEFAULT NULL,
  embedding_model        TEXT DEFAULT NULL,
  prefilter_column_names TEXT[] DEFAULT NULL,
  distance_func          TEXT DEFAULT NULL,
  quantization           TEXT DEFAULT NULL,
  memory_budget_kb       INT DEFAULT NULL,
  target_recall          FLOAT DEFAULT NULL,
  target_top_k           INT DEFAULT NULL,
  tune_vector_index      BOOL DEFAULT NULL
)
RETURNS SETOF vector_assist.RECOMMENDATIONS

פרמטרים

פרמטר חובה? תיאור
spec_id חובה מזהה ייחודי של מפרט הווקטור שאתם מגדירים.
table_name חובה שם הטבלה שבה משתמשים בהגדרת עומס העבודה של הווקטור.
schema_name אופציונלי הסכימה שמכילה את הטבלה שבה משתמשים בעומס העבודה של הווקטור. הסכימה נגזרת באופן אוטומטי על סמך נתיב החיפוש של הסכימה.
vector_column_name הצגת התיאור שם העמודה שמכילה את הטמעות הווקטורים.

העמודה הזו נדרשת אם משתמשים ביותר מעמודת וקטור אחת ולא מצהירים על text_column_name. אם משתמשים רק בעמודת וקטור אחת, הפרמטר הזה הוא אופציונלי.
text_column_name הצגת התיאור שם העמודה של עמודת הטקסט. אם עומס העבודה של הווקטור דורש יצירת הטמעות מעמודת טקסט, צריך להשתמש בפרמטר הזה.

חובה להשתמש בעמודה הזו אם הפרמטר vector_column_name הוא NULL ואין עמודות וקטור אחרות.

הפרמטר הזה משתמש בתוסף google_ml_integration כדי ליצור הטמעות מעמודת הטקסט הנתונה.
vector_index_type אופציונלי סוג אינדקס הווקטורים. ערכים קבילים:
  • HNSW
  • IVFFlat
embeddings_available אופציונלי ערך בוליאני שבודק אם הטמעות וקטורים קיימות בטבלה שנבחרה. השדה הזה מוגדר לערך FALSE אם לא מזוהות עמודות וקטוריות והפרמטר text_column_name מוגדר.
embedding_model הצגת התיאור מזהה המודל ששימש ליצירת ההטמעות. השדה הזה הוא אופציונלי, אלא אם הפרמטר embeddings_available הוא FALSE או NULL. ערך ברירת המחדל הוא text-embedding-005.
num_vectors אופציונלי מספר הווקטורים בטבלה.
dismensionality אופציונלי הממד של הווקטורים הנתונים.
distance_func אופציונלי פונקציית המרחק שתשמש להשוואה בין וקטורים. הערכים הקבילים כוללים את cosine,‏ ip,‏ l2 או l1.
quantization אופציונלי הקוונטיזציה של אינדקסים של וקטורים. הערכים הקבילים כוללים את none,‏ halfvec או bit.
prefilter_column_names אופציונלי מזהה את העמודות שזמינות לסינון מראש בשאילתות של חיפוש וקטורי.
memory_budget_kb אופציונלי הזיכרון המקסימלי (ב-KB) ליצירת אינדקס.
target_recall אופציונלי ההחזרה (recall) של היעד לשאילתות וקטוריות רגילות.
target_top_k אופציונלי מספר הערכים התואמים המובילים לאחזור לצורך חישוב ההחזרה. הערך הזה משמש אם מציינים את הפרמטר target_recall.
tune_vector_index אופציונלי מכוונן את האינדקסים של הווקטורים בעומס העבודה. אם האפשרות מופעלת, המערכת מכווננת אוטומטית את אינדקס הווקטורים או את שאילתת החיפוש באמצעות המפרט הווקטורי, ומחשבת את הפרמטרים האופטימליים של מסד הנתונים והאינדקס. הערכים הקבילים כוללים את TRUE או FALSE.

הערך שמוחזר

החזרת טבלה מעודכנת של המלצות.

vector_assist.get_recommendations

הפונקציה מחזירה המלצות שמשויכות לווקטור ספציפי spec_id.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.get_recommendations (
    spec_id TEXT
)
RETURNS SETOF vector_assist.RECOMMENDATIONS;

פרמטרים

פרמטר חובה? תיאור
spec_id חובה קבלת המלצות לווקטור שצוין spec_id.

הערך המוחזר

הפונקציה מחזירה טבלה של המלצות שצריך ליישם כדי להגדיר את עומס העבודה המבוקש של הווקטור. כל שורה היא המלצה אחת שמכילה שאילתת SQL שניתן להריץ והסבר מפורט למה כדאי ליישם את ההמלצה. אפשר ליישם את ההמלצה באמצעות הפונקציה apply_recommendation().

טבלת ההמלצות כוללת את העמודות הבאות:

שם עמודה סוג תיאור
recommendation_id טקסט המזהה של ההמלצה. ההמלצה מיושמת באמצעות המזהה הזה.
vector_spec_id טקסט המזהה של מפרט הווקטור שמשויך להמלצה.
table_name טקסט שם הטבלה שמשויכת להמלצה.
schema_name טקסט שם הסכימה שמכילה את הטבלה הנתונה.
query טקסט שאילתת SQL שניתן להריץ כדי להשיג את התוצאה של ההמלצה.
recommendation טקסט ההסבר להמלצה, כולל התוצאה הצפויה אחרי שההמלצה תיושם. העמודה הזו מכילה גם את הסיבה וההסבר להמלצה. אפשר להשתמש בהקשר הזה כדי לשנות את השאילתה לפי הצורך וליצור מחדש המלצות.
applied בוליאני מראה אם ההמלצה יושמה.
modified בוליאני מראה אם המשתמש שינה את ההמלצה.
created_at חותמת זמן עם אזור זמן המועד שבו ההמלצה נוצרה.

vector_assist.apply_recommendation

מיישמת המלצה אחת באמצעות recommendation_id.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.apply_recommendation (
    recommendation_id TEXT
)
RETURNS BOOLEAN;

פרמטרים

פרמטר חובה? תיאור
recommenation_id חובה מזהה ההמלצה על וקטור שרוצים ליישם.

הערך שמוחזר

הפונקציה מחזירה ערך בוליאני שמאשר שההמלצה יושמה בהצלחה, ומעדכנת את עמודת הטבלה vector_assist.RECOMMENDATIONS applied לערך TRUE.

אם הכלי לא מצליח ליישם את ההמלצה, הוא מציג הודעת שגיאה.

vector_assist.apply_spec

מחיל את כל ההמלצות שמשויכות לווקטור ספציפי spec_id או לשם טבלה. הפונקציה הזו עוברת על כל ההמלצות ומפעילה את הפונקציה vector_assist.apply_recommendation בכל המלצה.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.apply_spec(
    spec_id TEXT DEFAULT NULL,
    table_name TEXT DEFAULT NULL,
    schema_name TEXT DEFAULT NULL,
    column_name TEXT DEFAULT NULL -- text_column_name or vector_column_name
)
RETURNS BOOLEAN;

פרמטרים

כדי להריץ את הפונקציה, צריך לציין spec_id או table_name.

פרמטר חובה? תיאור
spec_id אופציונלי מיישמת את כל ההמלצות לווקטור הנתון spec_id.
table_name אופציונלי מיישם את כל ההמלצות לגבי הטבלה הנתונה.
schema_name אופציונלי הסכימה שמכילה את הטבלה שצוינה.
column_name אופציונלי מזהה את ה-text_column_name או ה-vector_column_name שבהם צריך להשתמש אם הטבלה מכילה כמה מפרטים וקטוריים.

הערך שמוחזר

הפונקציה מחזירה ערך בוליאני שמאשר אם כל ההמלצות יושמו בהצלחה, ומגדירה את הערך בעמודה applied בטבלה vector_assist.RECOMMENDATIONS כ-TRUE לכל ההמלצות.

אם העזרה בווקטור לא מצליחה ליישם את ההמלצה, היא מציגה הודעת שגיאה.

vector_assist.modify_recommendation

משנה את השאילתה של המלצה ספציפית ומגדירה את השדה modified בטבלה vector_assist.RECOMMENDATIONS של ההמלצה המשויכת לערך TRUE.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.modify_recommendation(
    recommendation_id TEXT,
    modified_query TEXT
)
RETURNS BOOLEAN;

פרמטרים

פרמטר חובה? תיאור
recommendation_id חובה המזהה של ההמלצה שרוצים לשנות.
modified_query חובה שאילתת SQL שהמשתמש שינה בשביל ההמלצה.

הערך שמוחזר

הפונקציה מחזירה ערך בוליאני שמאשר אם ההמלצה עודכנה בהצלחה, ומגדירה את העמודה modified בטבלה vector_assist.RECOMMENDATIONS לערך TRUE.

אם העזרה בווקטור לא מצליחה לעדכן את ההמלצה, מוצגת הודעת שגיאה.

vector_assist.generate_query

יצירת שאילתת חיפוש וקטורית שעברה אופטימיזציה על סמך מפרט הווקטור ופרמטרי החיפוש שהוגדרו. הפונקציה הזו עשויה לשנות את הערך של ef_search כדי לעמוד בערך של target_recall, אם רלוונטי.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.generate_query(
    spec_id TEXT DEFAULT NULL,
    table_name TEXT DEFAULT NULL,
    schema_name TEXT DEFAULT NULL,
    column_name TEXT DEFAULT NULL, -- text_column_name or vector_column_name of the spec
    search_text TEXT DEFAULT NULL,
    search_vector VECTOR DEFAULT NULL, -- e.g. '[1.0,2.0,3.0]'::vector
    output_column_names TEXT[] DEFAULT NULL, -- Columns to retrieve, NULL for SELECT *
    top_k INT DEFAULT NULL,
    filter_expressions TEXT[] DEFAULT NULL,
    target_recall FLOAT DEFAULT NULL, -- Inherited from spec, can be overridden
    iterative_index_search BOOL DEFAULT NULL
)
RETURNS TEXT; -- Returns the text representing the search query

פרמטרים

כדי להריץ את הפונקציה, צריך לציין spec_id או table_name.

פרמטר חובה? תיאור
spec_id אופציונלי מציין את ה-spec_id שעבורו נוצרת השאילתה.
table_name אופציונלי ההגדרה הזו מציינת את שם הטבלה ליצירת שאילתת החיפוש אם לא סופקה ההגדרה spec_id. אם טבלה מכילה כמה מפרטים, הפרמטר מחזיר שגיאה.
column_name אופציונלי מציין את שם העמודה שבה תיווצר שאילתת החיפוש אם לא צוין spec_id. אם העמודה מכילה כמה מפרטים, הפרמטר מחזיר שגיאה. הערך של column_name יכול להיות text_column_name או vector_column_name.
output_column_name אופציונלי שמות העמודות שרוצים לאחזר בשאילתת הפלט. כדי לאחזר את כל העמודות, מגדירים את הפרמטר הזה לערך NULL.
search_text אופציונלי טקסט החיפוש שעבורו רוצים ליצור הטמעות. ההטמעה נוצרת באמצעות embedding_model מהמפרט. אפשר להגדיר רק את הפרמטר search_text או את הפרמטר search_vector.
search_vector אופציונלי הווקטור של שאילתת החיפוש. אפשר להגדיר רק את הפרמטר search_text או את הפרמטר search_vector.
top_k אופציונלי מספר השכנים הקרובים שיוחזרו.
filter_expressions אופציונלי ביטויי הסינון שצריך להחיל בשאילתת החיפוש. אפשר להחיל את המסננים על שדות בטבלה, למשל מחיר < 100.
iterative_index_search אופציונלי הגדרה של ביצוע חיפוש אינדקס איטרטיבי לשאילתות מסוננות.
target_recall אופציונלי היעד של שליפת המודעות לשאילתת החיפוש בלבד. אם הערך מוגדר, הפונקציה עשויה להחזיר המלצה לערך ef_search אם היא מוצאת ערך טוב יותר.

הערך שמוחזר

הפונקציה מחזירה טקסט שמכיל את שאילתת החיפוש הווקטורי של הפרמטרים הנתונים. אם צוין target_recall, יכול להיות שתיכלל גם המלצה ל-ef_search אם יימצא ערך טוב יותר. אפשר להריץ את השאילתה הזו או לשמור אותה כדי להריץ אותה מאוחר יותר.

vector_assist.evaluate_query_recall

הפונקציה מעריכה את הדיוק של אינדקס הווקטורים עבור שאילתה נתונה. הפונקציה הזו משתמשת בהגדרות של מסד הנתונים והאינדקס במחרוזת JSON כקלט.

תפקיד

CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.evaluate_query_recall(
  ann_query text,
  vector_search_configurations json DEFAULT NULL,
  recall float,
  ann_execution_time float,
  ground_truth_execution_time float,
  index_type text)
RETURNS RECORD

פרמטרים

פרמטר חובה? תיאור
ann_query חובה שאילתת ה-SQL שצריך להעריך את הזיכרון שלה. השאילתה הזו צריכה להיות שאילתת pgvector ANN.
vector_search_configurations אופציונלי ההגדרות שאפשר לקבוע לשאילתת ANN. הפרמטר הזה חייב להיות בפורמט JSON.

הערך המוחזר

הפונקציה מחזירה טבלה שמעריכה את ה-recall של אינדקס הווקטורים בשאילתה הנתונה.

הטבלה מכילה את העמודות הבאות:

שם עמודה סוג תיאור
recall Float אחוז הווקטורים שהאינדקס מחזיר, שהם השכנים הקרובים האמיתיים. המדד הזה משמש לכימות של איכות החיפוש. הפונקציה הזו מאפשרת לכם לכוונן את הפרמטרים כדי להחזיר את תוצאות ה-recall הצפויות של השאילתה הווקטורית.
ann_execution_time Float הזמן שלוקח להריץ שאילתה וקטורית באמצעות סריקות אינדקס.
ground_truth_execution_time Float הזמן שלוקח להריץ את השאילתה באמצעות סריקה רציפה.
index_type טקסט סוג אינדקס הווקטורים, למשל HNSW.

דוגמה

בדוגמה הבאה, המערכת מעריכה את ה-recall של אינדקס HNSW ומחליפה את פרמטר ההגדרה HNSW.ef_search:

SELECT * FROM vector_assist.evaluate_query_recall(
  ann_query => 'SELECT id FROM items ORDER BY embedding <=> ''[1,2,3]'' LIMIT 10',
  vector_search_configurations => '{"hnsw.ef_search": 30}'
);