이 페이지에서는 저장된 임베딩을 사용하여 색인을 생성하고 PostgreSQL용 AlloyDB에서 ScaNN
, IVF
, IVFFlat
, HNSW
색인을 사용하여 임베딩을 쿼리하는 방법을 설명합니다.
임베딩 저장에 관한 자세한 내용은 벡터 임베딩 저장을 참고하세요.
시작하기 전에
색인을 만들기 전에 다음 기본 요건을 완료해야 합니다.
AlloyDB 데이터베이스의 임베딩 벡터가 테이블에 추가됩니다.
AlloyDB용으로 Google에서 확장한
pgvector
를 기반으로 하며vector
확장 프로그램 버전0.5.0
이상이 설치됩니다.CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
ScaNN
색인을 생성하려면vector
확장 프로그램 외에도alloydb_scann
확장 프로그램을 설치합니다.CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS alloydb_scann;
색인 만들기
데이터베이스의 테이블에 다음 색인 유형 중 하나를 만들 수 있습니다.
다음 단계
- 임베딩 워크플로 예시
- 벡터 쿼리 성능 조정
- 벡터 색인 측정항목
- AlloyDB, pgvector, 모델 엔드포인트 관리를 사용하여 스마트 쇼핑 어시스턴트를 빌드하는 방법을 알아봅니다.