בדף הזה מפורט מידע על כל הפונקציות הזמינות של העזרה בווקטורים, ועל הפרמטרים הנדרשים והאופציונליים שלהן.
vector_assist.define_spec
הפונקציה מגדירה מפרט וקטורי חדש, או מפרט וקטורי, ומחזירה המלצות שנדרשות כדי להגדיל את עומס העבודה של הווקטור. הפונקציה הזו משתמשת במפרטים שהמשתמשים סיפקו 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 |
חובה (נוצר באופן אוטומטי) | מזהה ייחודי של מפרט הווקטור שאתם מגדירים. |
table_name |
חובה? | שם הטבלה שבה יש להשתמש בהגדרת עומס העבודה של הווקטורים. |
schema_name |
אופציונלי | הסכימה שמכילה את הטבלה שתשמש לעומס העבודה של הווקטור. הסכימה מוסקת באופן אוטומטי על סמך נתיב החיפוש של הסכימה. |
vector_column_name |
אופציונלי או חובה | שם העמודה שמכילה את הטמעות הווקטורים. העמודה הזו נדרשת אם משתמשים ביותר מעמודת וקטור אחת ולא מציינים את text_column_name. אם משתמשים רק בעמודת וקטור אחת, הפרמטר הזה הוא אופציונלי. |
text_column_name |
אופציונלי או חובה | שם העמודה של עמודת הטקסט. אם עומס העבודה של הווקטור דורש יצירת הטבעות מעמודת טקסט, הפרמטר הזה נדרש. חובה לכלול את העמודה הזו אם הפרמטר vector_column_name הוא NULL ואין עמודות וקטוריות אחרות.הפרמטר הזה משתמש בתוסף google_ml_integration כדי ליצור הטמעות
מתוך עמודת הטקסט שצוינה. |
vector_index_type |
אופציונלי | סוג אינדקס הווקטורים. ערכים קבילים:
|
embeddings_available |
אופציונלי | ערך בוליאני שבודק אם קיימים הטמעות וקטוריות בטבלה שנבחרה.
השדה הזה מוגדר ל-FALSE אם לא מזוהות עמודות וקטוריות
והפרמטר text_column_name מוגדר. |
embedding_model |
אופציונלי או חובה | מזהה המודל מ-google_ml.models שבו יש להשתמש כדי ליצור את ההטמעות. השדה הזה הוא אופציונלי, אלא אם הפרמטר
embeddings_available הוא FALSE או
NULL. |
num_vectors |
אופציונלי | מספר הווקטורים בטבלה. |
dismensionality |
אופציונלי | הממד של הווקטורים הנתונים. |
distance_func |
אופציונלי | פונקציית המרחק שתשמש להשוואה בין וקטורים. ערכים קבילים כוללים cosine, ip, l2 או l1. |
quantization |
אופציונלי | הקוונטיזציה של אינדקסים של וקטורים. ערכים קבילים:
none, halfvec או bit. |
prefilter_column_names |
אופציונלי | יוצרת אינדקס לעמודה שצוינה לצורך סינון מראש. הפעולה הזו עשויה לשפר את הביצועים של שאילתות עם מסנן סלקטיביות גבוה בעמודה. |
memory_budget_kb |
אופציונלי | הזיכרון המקסימלי (ב-KB) ליצירת אינדקס. |
target_recall |
אופציונלי | ההחזרה של התוצאות הרלוונטיות לחיפושים של וקטורים רגילים. |
target_top_k |
אופציונלי | מספר הערכים התואמים המובילים שיש לאחזר לצורך חישוב ההחזרה.
הערך הזה משמש אם מציינים את הפרמטר target_recall. |
tune_vector_index |
אופציונלי | מכוונן את מדדי הווקטור בעומס העבודה. אם האפשרות הזו מופעלת, התכונה 'סיוע וקטורי' מכוונת אוטומטית את אינדקס הווקטור או את שאילתת החיפוש באמצעות מפרט הווקטור, ומחשבת את הפרמטרים האופטימליים של מסד הנתונים והאינדקס. הערכים האפשריים הם TRUE או FALSE. |
ערך מוחזר
מחזירה טבלה של המלצות שצריך להחיל כדי להגדיר את עומס העבודה של הווקטור המבוקש. כל שורה היא המלצה אחת שמכילה שאילתת SQL שאפשר להריץ והסבר מפורט למה כדאי ליישם את ההמלצה. אפשר ליישם את ההמלצה באמצעות הפונקציה apply_recommendation().
טבלת ההמלצות כוללת את העמודות הבאות:
| שם העמודה | 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 יישום ההמלצה. העמודה הזו מכילה גם את הסיבה וההסבר להמלצה. אפשר להשתמש בהקשר הזה כדי לשנות את השאילתה לפי הצורך וליצור מחדש המלצות. |
applied |
בוליאני | האם ההמלצה יושמה. |
modified |
בוליאני | מראה אם המשתמש שינה את ההמלצה. |
created_at |
חותמת זמן עם אזור זמן | השעה שבה נוצרה ההמלצה בפורמט timestamp with time zone. לדוגמה: 2024-07-18 09:00:00-08. |
vector_assist.list_specs
מחזירה את מפרט הווקטור הנוכחי עבור 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 שלגביה מאחזרים את מפרט הווקטור. |
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. |
ערך מוחזר
מחזירה טבלה של מפרטים עבור הטבלה הנתונה, ואפשר גם לציין שם 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 (נוצר באופן אוטומטי) | מזהה ייחודי של מפרט הווקטור שאתם מגדירים. |
table_name |
חובה? | שם הטבלה שבה יש להשתמש בהגדרת עומס העבודה של הווקטורים. |
schema_name |
אופציונלי | הסכימה שמכילה את הטבלה שתשמש לעומס העבודה של הווקטור. הסכימה מוסקת באופן אוטומטי על סמך נתיב החיפוש של הסכימה. |
vector_column_name |
אופציונלי או חובה | שם העמודה שמכילה את הטמעות הווקטורים. העמודה הזו נדרשת אם משתמשים ביותר מעמודת וקטור אחת ולא מציינים את text_column_name. אם משתמשים רק בעמודת וקטור אחת, הפרמטר הזה הוא אופציונלי. |
text_column_name |
אופציונלי או חובה | שם העמודה של עמודת הטקסט. אם עומס העבודה של הווקטור דורש יצירת הטבעות מעמודת טקסט, הפרמטר הזה נדרש. חובה לכלול את העמודה הזו אם הפרמטר vector_column_name הוא NULL ואין עמודות וקטוריות אחרות.הפרמטר הזה משתמש בתוסף google_ml_integration כדי ליצור הטמעות
מתוך עמודת הטקסט שצוינה. |
vector_index_type |
אופציונלי | סוג אינדקס הווקטורים. ערכים קבילים:
|
embeddings_available |
אופציונלי | ערך בוליאני שבודק אם קיימים הטמעות וקטוריות בטבלה שנבחרה.
השדה הזה מוגדר ל-FALSE אם לא מזוהות עמודות וקטוריות
והפרמטר text_column_name מוגדר. |
embedding_model |
אופציונלי או חובה | מזהה המודל מ-google_ml.models שבו יש להשתמש כדי ליצור את ההטמעות. השדה הזה הוא אופציונלי, אלא אם הפרמטר
embeddings_available הוא FALSE או
NULL. |
num_vectors |
אופציונלי | מספר הווקטורים בטבלה. |
dismensionality |
אופציונלי | הממד של הווקטורים הנתונים. |
distance_func |
אופציונלי | פונקציית המרחק שתשמש להשוואה בין וקטורים. ערכים קבילים כוללים cosine, ip, l2 או l1. |
quantization |
אופציונלי | הקוונטיזציה של אינדקסים של וקטורים. ערכים קבילים:
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 של התוצאות הרלוונטיות לחיפושים של וקטורים רגילים. |
target_top_k |
אופציונלי | מספר הערכים התואמים המובילים שיש לאחזר לצורך חישוב ההחזרה.
הערך הזה משמש אם מציינים את הפרמטר target_recall. |
tune_vector_index |
אופציונלי | מכוונן את מדדי הווקטור בעומס העבודה. אם האפשרות הזו מופעלת, התכונה 'סיוע וקטורי' מכוונת אוטומטית את אינדקס הווקטור או את שאילתת החיפוש באמצעות מפרט הווקטור, ומחשבת את הפרמטרים האופטימליים של מסד הנתונים והאינדקס. הערכים האפשריים הם TRUE או FALSE. |
ערך מוחזר
הפונקציה מחזירה טבלה מעודכנת של המלצות שצריך להחיל כדי להגדיר את עומס העבודה של הווקטור המבוקש. כל שורה היא המלצה אחת שמכילה שאילתת SQL שאפשר להריץ והסבר מפורט למה כדאי ליישם את ההמלצה. אפשר ליישם את ההמלצה באמצעות הפונקציה apply_recommendation().
טבלת ההמלצות כוללת את העמודות הבאות:
| שם העמודה | 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 יישום ההמלצה. העמודה הזו מכילה גם את הסיבה וההסבר להמלצה. אפשר להשתמש בהקשר הזה כדי לשנות את השאילתה לפי הצורך וליצור מחדש המלצות. |
applied |
בוליאני | האם ההמלצה יושמה. |
modified |
בוליאני | מראה אם המשתמש שינה את ההמלצה. |
created_at |
חותמת זמן עם אזור זמן | השעה שבה ההמלצה נוצרה. |
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? | מקבלים המלצות לגבי הווקטור שצוין spec_id. |
ערך מוחזר
הפונקציה מחזירה טבלה של המלצות מבוקשות.
טבלת ההמלצות כוללת את העמודות הבאות:
| שם העמודה | 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 יישום ההמלצה. העמודה הזו מכילה גם את הסיבה וההסבר להמלצה. אפשר להשתמש בהקשר הזה כדי לשנות את השאילתה לפי הצורך וליצור מחדש המלצות. |
applied |
בוליאני | האם ההמלצה יושמה. |
modified |
בוליאני | מראה אם המשתמש שינה את ההמלצה. |
created_at |
חותמת זמן עם אזור זמן | השעה שבה ההמלצה נוצרה. |
vector_assist.apply_recommendation
מיישמת המלצה אחת באמצעות recommendation_id.
תפקיד
CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.get_recommendations (
spec_id TEXT
)
RETURNS SETOF vector_assist.RECOMMENDATIONS;
פרמטרים
| פרמטר | חובה? | תיאור |
|---|---|---|
recommenation_id |
חובה? | המזהה של המלצת הווקטור שרוצים להחיל. |
ערך מוחזר
הפונקציה מחזירה ערך בוליאני שמאשר שהמלצה יושמה בהצלחה, ומעדכנת את vector_assist.RECOMMENDATIONS עמודת הטבלה applied לערך TRUE.
אם העזרה בווקטורים לא מצליחה להחיל את ההמלצה, תוצג הודעת שגיאה.
vector_assist.apply_spec
מיישם את כל ההמלצות שמשויכות לווקטור מסוים spec_id או לשם טבלה. הפונקציה הזו עוברת על כל ההמלצות ומפעילה את הפונקציה vector_assist.apply_recommendation על כל המלצה.
כדי להפעיל את הפונקציה, צריך לציין spec_id או table_name.
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
| פרמטר | חובה? | תיאור |
|---|---|---|
spec_id |
אופציונלי | הפונקציה מחילה את כל ההמלצות על הווקטור הנתון spec_id.
|
table_name |
אופציונלי | מחיל את כל ההמלצות על הטבלה הנתונה. |
schema_name |
אופציונלי | הסכימה שמכילה את הטבלה שצוינה. |
column_name |
אופציונלי | מזהה את text_column_name או את vector_column_name שבהם צריך להשתמש אם הטבלה מכילה כמה מפרטי וקטורים. |
ערך מוחזר
הפונקציה מחזירה ערך בוליאני שמאשר שכל ההמלצות יושמו בהצלחה, ומגדירה את הערך בעמודה vector_assist.RECOMMENDATIONS בטבלה applied ל-TRUE עבור כל ההמלצות.
אם העזרה בווקטורים לא מצליחה להחיל את ההמלצה, תוצג הודעת שגיאה.
vector_assist.modify_recommendation
משנה את השאילתה להמלצה ספציפית ומגדיר את השדה modified
בטבלה vector_assist.RECOMMENDATIONS להמלצה 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 שמשתמש שינה בשביל ההמלצה. |
ערך מוחזר
הפונקציה מחזירה ערך בוליאני שמאשר שההמלצה עודכנה בהצלחה ומגדירה את העמודה vector_assist.RECOMMENDATIONS בטבלה modified לערך TRUE.
אם העזרה בווקטור לא מצליחה לעדכן את ההמלצה, תוצג 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 בדרישות של target_recall, אם זה 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
| פרמטר | חובה? | תיאור |
|---|---|---|
spec_id |
אופציונלי | מציינים את spec_id שעבורו רוצים ליצור את השאילתה. |
table_name |
אופציונלי | ההגדרה הזו מציינת את שם הטבלה ליצירת שאילתת החיפוש אם לא צוינה ההגדרה spec_id. אם טבלה מכילה כמה מפרטים,
הפרמטר מחזיר שגיאה. |
column_name |
אופציונלי | מציינת את שם העמודה ליצירת שאילתת החיפוש אם לא צוינה ההגדרה 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 ליצירת הטמעות. נדרש הפרמטר
embedding_model במפרט
הווקטור. הווקטור נוצר באמצעות המודל 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 שיש להחזיר. |
filter_expressions |
אופציונלי | ביטויי הסינון להחלה בשאילתת החיפוש. אפשר להחיל את המסננים על שדות בטבלה, כמו מחיר < 100. |
iterative_index_search |
אופציונלי | הגדרה של ביצוע חיפוש אינדקס איטרטיבי לשאילתות מסוננות.הפרמטר הזה מבטל את ההגדרות במפרט הווקטור. |
target_recall |
אופציונלי | ההחזרה של התוצאות הרלוונטיות רק לשאילתת החיפוש. הפרמטר הזה
מבטל את ההגדרות במפרט הווקטור ומכוונן את
ef_search. |
ערך מוחזר
הפונקציה מחזירה טקסט שמכיל את שאילתת החיפוש הווקטורי לפרמטרים שצוינו. אפשר להריץ את השאילתה הזו או לשמור אותה להרצה מאוחר יותר.
vector_assist.evaluate_query_recall
הפונקציה מעריכה את ההחזרה של אינדקס הווקטור עבור שאילתה נתונה. הפונקציה הזו משתמשת בהגדרות של מסד הנתונים והאינדקס במחרוזת JSON כקלט.
תפקיד
CREATE OR REPLACE FUNCTION vector_assist.evaluate_query_recall(
IN ann_query text,
IN vector_search_configurations json DEFAULT NULL,
OUT recall float,
OUT ann_execution_time float,
OUT ground_truth_execution_time float,
OUT index_type text)
RETURNS RECORD
פרמטרים
| פרמטר | חובה? | תיאור |
|---|---|---|
ann_query |
חובה? | שאילתת ה-SQL שצריך להעריך את ההחזרה שלה. השאילתה הזו
צריכה להיות שאילתת pgvector ANN. |
vector_search_configurations |
אופציונלי | ההגדרות שאפשר להגדיר לשאילתת ANN. הפרמטר הזה חייב להיות בפורמט JSON. |
ערך מוחזר
הפונקציה מחזירה טבלה שמעריכה את הזיכרון של אינדקס הווקטור לשאילתה הנתונה.
הטבלה מכילה את העמודות הבאות:
| שם העמודה | סוג | תיאור |
|---|---|---|
recall |
Float | אחוז הווקטורים שהאינדקס מחזיר, שהם השכנים הקרובים האמיתיים. המדד הזה משמש לכימות של איכות החיפוש. הפונקציה הזו מאפשרת לכם לשנות את הפרמטרים כדי לקבל את התוצאות הצפויות של שאילתת וקטור. |
ann_execution_time |
Float | הזמן שלוקח להריץ שאילתת וקטור באמצעות סריקות אינדקס. |
ground_truth_execution_time |
Float | הזמן שלוקח להריץ את השאילתה באמצעות סריקה רציפה. |
דוגמה
בדוגמה הבאה מבוצעת הערכה של ה-recall לאינדקס HNSW, ומוגדר ערך חדש לפרמטר 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}'
);