Rezumat

În acest modul, ai învățat cum să implementezi capabilități de căutare vectorială folosind extensia pgvector din Azure Database pentru PostgreSQL. Ai început prin a activa extensia și a proiecta scheme cu coloane vectoriale pentru a stoca embeddings din diferite modele, înțelegând cum dimensiunea dimensiunii influențează stocarea și performanța. Ai explorat cei trei operatori de distanță — distanța euclidiană, distanța cosinus și produsul interior — și ai învățat când să aplici fiecare pe baza modelului tău de embedding și a cazului tău de utilizare.

De asemenea, ai învățat cum să creezi indici vectoriali folosind algoritmi IVFFlat și HNSW pentru a transforma scanări secvențiale costisitoare în căutări rapide aproximative ale vecinilor cei mai apropiați. Ai descoperit că IVFFlat necesită date existente înainte de crearea indicelui și folosește liste și parametri de sondă pentru a echilibra viteza și reamintirea, în timp ce HNSW poate indexa datele incremental și oferă o reamintire mai bună cu parametrii m, ef_construction și ef_search. Ai învățat să verifici utilizarea indexului cu EXPLAIN ANALYZE și să potrivești clasele operatorilor cu operatorii de distanță.

În plus, ați explorat strategii de gestionare a ciclului de viață al indițelor, inclusiv monitorizarea stării indicelui cu pg_stat_user_indexes, determinarea momentului de reconstrucție a indicilor după modificări semnificative de date și gestionarea migrărilor de modele de încorporare care necesită actualizarea tuturor vectorilor. Ai implementat tipare de recuperare semantică care combină similaritatea vectorială cu filtrarea metadatelor, praguri de distanță și interogări multivectoriale. În final, ai proiectat scheme de pipeline RAG care separă documentele sursă de bucăți, permițând recuperarea contextului cu metadate complete de citare pentru aplicațiile LLM.