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本节指导您如何设置PGvector VectorStore来存储文档嵌入并执行相似性搜索。
PGvector是一个开源的PostgreSQL扩展,能够支持存储和搜索机器学习生成的嵌入向量,提供查找精确和近似最近邻的功能。它设计得与PostgreSQL的其他特性无缝配合,包括索引和查询。
首先,您需要访问一个已开启vector、hstore和uuid-ossp扩展的PostgreSQL实例。
附录中提供了本地搭建Postgres/PGVector数据库的方法,说明如何通过Docker容器本地配置数据库。
在启动时,PgVectorStore会尝试安装必要的数据库扩展,并创建带有索引的必要vector_store
表。
如需手动操作,可以按如下方式执行:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore
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