סקירה כללית על סיוע וקטורי

בחירת גרסה של מאמר העזרה:

‫Vector assist הוא תוסף ל-AlloyDB Omni שמאפשר לפרוס ולנהל בקלות עומסי עבודה של וקטורים. הוא מספק מסגרת SQL הצהרתית שעוזרת להגדיר יכולות חיפוש וקטורי שמוכנות לייצור, כמו יצירת הטמעה, אופטימיזציה של שאילתות ויצירת אינדקס. המסגרת הזו מפחיתה את המורכבות של עומסי עבודה וקטוריים באמצעות:

  • הצהרת כוונה פשוטה: הדרישות (כמו טבלה, עמודת טקסט או יעד אחזור) מוצהרות באמצעות פונקציות SQL.
  • אוטומציה של שיטות מומלצות: יוצרת פקודות SQL שעברו אופטימיזציה, שנקראות גם המלצות, כדי להגדיר את עומס העבודה של הווקטורים באמצעות מפרט הווקטורים שהגדרתם ואלגוריתם אופטימיזציה אוטומטית שמחשב את הגדרת האינדקס האופטימלית.
  • שקיפות ושליטה: ההמלצות מלוות בהסברים ברורים כשמבצעים אוטומציה של משימות, כך שאתם יכולים לבדוק, לשנות וליישם את ההמלצות בקצב שלכם.
  • יצירת אב טיפוס מהיר: מאפשרת לפרוס במהירות הגדרה מכווננת היטב של חיפוש וקטורי, וכך לקצר את הזמן מהרעיון ועד לייצור.
  • התמקדות בנוחות השימוש: מפשטת את המורכבות של החיפוש הסמנטי, ומגשרת על הפער בין הדרישות העסקיות לדרישות ההנדסיות.

בעזרת Vector Assist, אתם יכולים ליצור אפליקציות מקצה לקצה עם תכונות של חיפוש סמנטי בהגדרה פשוטה.

איך פועל כלי העזרה לציור וקטורי

כדי להשתמש בעזרה בווקטורים, צריך להגדיר את המפרטים של הווקטורים. ה-framework משתמש במפרטים הווקטוריים האלה כדי ליצור את השלבים הנדרשים ליצירת אינדקס וקטורי. הפלט של Vector assist כולל את השלבים שנדרשים לפריסת עומס העבודה של הווקטור כהמלצות. בכל פעם שמשנים את המפרט הווקטורי, הכלי Vector Assist יוצר מחדש את ההמלצות.

אחרי שיוצרים את אינדקס הווקטורים לפי השלבים המומלצים האלה, אפשר להשתמש ב-Vector Assist כדי ליצור שאילתות חיפוש שעברו אופטימיזציה.

מפרט של Vector Assist

הגדרת מפרט אינדקס הווקטורים, או מפרט הווקטורים, היא השלב הראשון בשימוש בעזרה בווקטורים. מפרט וקטורי הוא אובייקט שבו מגדירים את הכוונה והדרישות של עומס העבודה הווקטורי. היא כוללת את כל המידע הנדרש, כולל:

  • טבלאות ועמודות רלוונטיות (טקסט או וקטור)
  • העדפות לגבי מודל ההטמעה (אם משתמשים ביצירת הטמעות)
  • סוג האינדקס המועדף: HNSW או IVFFlat. אין תמיכה ב-ScaNN.
  • שליפת יעדים לשאילתות חיפוש
  • מגבלות על הזיכרון

אתם מגדירים את מפרט הווקטור באמצעות הפונקציה vector_assist.define_spec, ותמיד תוכלו לשנות אותו. המערכת מקצה לכל מפרט מזהה ייחודי ושומרת אותו בטבלה שנקראת vector_assist.VECTOR_SPECS.

‫Vector assist מסיק את נתוני הקלט של המפרט ואלגוריתם אופטימלי לכוונון אוטומטי שמחשב את הגדרת האינדקס האופטימלית. למרות ש-Vector Assist משתמש בערכים האלה כדי לפשט את תהליך הפיתוח, אתם עדיין יכולים להתאים אותם אישית לפי ההעדפות שלכם.

המלצות של Vector Assist

אחרי שמגדירים את המפרט הווקטורי, הכלי Vector Assist מעבד את הקלט ויוצר המלצות. ההמלצות האלה הן רשימה מסודרת של שלבים שימושיים, בדרך כלל פקודות SQL, שצריך לבצע כדי לפרוס את עומס העבודה של הווקטור בהתאם למפרט שלכם. כל המלצה כוללת את הפרטים הבאים:

  • שאילתת ה-SQL להרצה.
  • הסבר מפורט על מה שהשאילתה עושה ולמה היא מומלצת.
  • מידע על פשרות או עלויות פוטנציאליות, כמו גודל משוער של אינדקס או זמן בנייה.

ההמלצות של Vector assist נשמרות בטבלה שנקראת vector_assist.RECOMMENDATIONS, ואפשר לבדוק, לשנות וליישם אותן בנפרד או כקבוצה.

בכל פעם שמשנים את המפרט הווקטורי של עומס העבודה, Vector Assist יוצר מחדש את ההמלצות בהתאם למפרט המעודכן.

מגבלות

כשמשתמשים בעזרה וקטורית במופעי AlloyDB Omni, חשוב להביא בחשבון את המגבלות הבאות:

  • ‫Vector Assist תומך רק בגרסאות 17 ואילך של PostgreSQL.
  • למרות ש-Vector Assist תומך בכל הגרסאות של pgvector, מומלץ להשתמש בגרסה העדכנית ביותר כדי ליהנות מביצועים אופטימליים ומתמיכה בתכונות. מידע נוסף מופיע ביומן השינויים של pgvector.
  • אם המופע שלכם משתמש בתוסף google_ml_integration כדי ליצור הטבעות, ההגבלות שלו חלות גם כשאתם משתמשים ב-Vector Assist. מידע נוסף זמין במאמר Register and call remote AI models in AlloyDB Omni overview.
  • התכונה "עזרה בווקטורים" תומכת רק בסוגי האינדקסים HNSW ו-IVFFlat. אין תמיכה בסוגי אינדקסים של ScaNN.
  • הכלי Vector Assist תומך רק במודלים של הטמעת טקסט ליצירה אוטומטית של הטמעות, ומשתמש ב-text_column_name כפרמטר הקלט. אם עומס העבודה של הווקטורים דורש מודל הטמעה מולטי-מודאלי, צריך להשתמש בתוסף google_ml_integration או בתוסף אחר כדי ליצור את ההטמעות האלה באופן ידני, ואז להשתמש ב-Vector Assist כדי להפעיל חיפוש סמנטי בהטמעות האלה.

המאמרים הבאים