Özet

Bu modülde PostgreSQL için Azure Veritabanı'nda pgvector uzantısını kullanarak vektör arama özelliklerini uygulamayı öğrendiniz. Uzantıyı etkinleştirerek ve farklı modellerden eklemeleri depolamak için vektör sütunlarıyla şemalar tasarlayarak, boyut boyutunun depolamayı ve performansı nasıl etkilediğini anlayarak başladınız. Öklid uzaklığı, kosinüs mesafesi ve iç ürün olmak üzere üç uzaklık işlecini keşfettiniz ve ekleme modelinize ve kullanım örneğinize göre her birinin ne zaman uygulanacağını öğrendiniz.

Ayrıca, pahalı sıralı taramaları en hızlı yaklaşık en yakın komşu aramalarına dönüştürmek için IVFFlat ve HNSW algoritmalarını kullanarak vektör dizinleri oluşturmayı da öğrendiniz. IVFFlat'ın dizin oluşturmadan önce mevcut verilere ihtiyacı olduğunu ve hız ile geri çağırmayı dengelemek için liste ve yoklama parametrelerini kullandığını, HNSW'nin ise m, ef_construction ve ef_search parametreleriyle verileri artımlı olarak dizine alabildiğini ve daha iyi geri çağırma sunabildiğini keşfettiniz. EXPLAIN ANALYZE ile dizin kullanımını doğrulamayı ve işleç sınıflarını uzaklık işleçlerinizle eşleştirmeyi öğrendinsiniz.

Ayrıca dizin durumunu pg_stat_user_indexes ile izleme, önemli veri değişiklikleri sonrasında dizinlerin ne zaman yeniden derleneceğini belirleme ve tüm vektörlerin güncelleştirilmesini gerektiren ekleme modeli geçişlerini işleme gibi dizin yaşam döngüsü yönetim stratejilerini keşfettiniz. Vektör benzerliğini meta veri filtreleme, uzaklık eşikleri ve çok vektörlü sorgularla birleştiren anlamsal alma desenleri uyguladınız. Son olarak, kaynak belgeleri öbeklerden ayıran RAG işlem hattı şemaları tasarlayarak LLM uygulamaları için tam alıntı meta verileriyle bağlam alma özelliğini etkinleştirebilirsiniz.