Riassunto

In questo modulo si è appreso come implementare le funzionalità di ricerca vettoriale usando l'estensione pgvector in Database di Azure per PostgreSQL. Hai iniziato abilitando l'estensione e progettando schemi con colonne vettoriali per archiviare gli incorporamenti da modelli diversi, comprendendo in che modo le dimensioni influiscono sull'archiviazione e sulle prestazioni. Sono stati esaminati i tre operatori di distanza, ovvero distanza euclidea, distanza del coseno e prodotto interno, e si è appreso quando applicare ognuno in base al modello di incorporamento e al caso d'uso.

Si è anche appreso come creare indici vettoriali usando algoritmi IVFFlat e HNSW per trasformare analisi sequenziali costose in ricerche approssimative più vicine veloci. Si è scoperto che IVFFlat richiede dati esistenti prima della creazione dell'indice e usa parametri di elenchi e probe per bilanciare la velocità e il richiamo, mentre HNSW può indicizzare i dati in modo incrementale e offre un richiamo migliore con i parametri m, ef_construction e ef_search. Si è appreso come verificare l'utilizzo degli indici con EXPLAIN ANALYZE e associare le classi di operatori agli operatori di distanza.

Sono state inoltre esaminate le strategie di gestione del ciclo di vita degli indici, tra cui il monitoraggio dell'integrità degli indici con pg_stat_user_indexes, la determinazione della ricompilazione degli indici dopo modifiche significative dei dati e la gestione delle migrazioni dei modelli di incorporamento che richiedono l'aggiornamento di tutti i vettori. Sono stati implementati modelli di recupero semantico che combinano la somiglianza dei vettori con i filtri dei metadati, le soglie di distanza e le query a più vettori. Infine, sono stati progettati schemi di pipeline RAG che separano i documenti di origine dai blocchi, abilitando il recupero del contesto con metadati di citazione completi per le applicazioni LLM.