Stocker les embeddings vectoriels

Cette page explique comment utiliser AlloyDB en tant que base de données vectorielle avec l'extension vector, qui inclut des fonctions et des opérateurs pgvector. Ces fonctions et opérateurs vous permettent de stocker des représentations vectorielles continues sous forme de valeurs vectorielles.

Extension de base de données requise

Utilisez l'extension vector, version 0.5.0.google-1 ou ultérieure, qui inclut les fonctions et les opérateurs pgvector, pour stocker les embeddings générés sous la forme de valeurs vector. Il s'agit d'une version de pgvector que Google a étendue avec des optimisations spécifiques à AlloyDB.

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

Stocker les embeddings générés

Assurez-vous d'avoir déjà créé une table dans votre base de données AlloyDB.

Pour stocker des embeddings vectoriels, procédez comme suit:

  1. Créez une colonne vector[] dans votre table pour stocker vos embeddings:

    ALTER TABLE TABLE ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN vector(DIMENSIONS);

    Remplacez les éléments suivants :

    • TABLE : nom de la table

    • EMBEDDING_COLUMN : nom de la nouvelle colonne d'embeddings

    • DIMENSIONS : nombre de dimensions acceptées par le modèle

      Par exemple, si vous utilisez l'un des modèles text-embedding en anglais (text-embedding-005, par exemple) avec Vertex AI, spécifiez 768.

  2. Copiez les vecteurs dans la colonne des vecteurs. L'exemple suivant suppose que vos représentations vectorielles continues sont disponibles dans un fichier CSV:

    COPY TABLE (EMBEDDING_COLUMN) FROM 'PATH_TO_VECTOR_CSV (FORMAT CSV);

    Remplacez les éléments suivants :

    • PATH_TO_VECTOR_CSV: chemin d'accès complet du fichier .csv que vous avez stocké.

Une fois les embeddings stockés, vous pouvez utiliser l'extension vector ou l'extension alloydb_scann pour créer des index afin d'accélérer les performances des requêtes.

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