pgvector
함수와 연산자가 포함된 vector
확장 프로그램을 사용하여 AlloyDB를 벡터 데이터베이스로 사용하는 방법을 보여줍니다. 이러한 함수와 연산자를 사용하면 임베딩을 벡터 값으로 저장할 수 있습니다.
필수 데이터베이스 확장 프로그램
pgvector
함수와 연산자가 포함된 vector
확장 프로그램 버전 0.5.0.google-1
이상을 사용하여 생성된 임베딩을 vector
값으로 저장합니다. 이는 Google에서 AlloyDB에 특화된 최적화를 추가하여 확장한 pgvector
버전입니다.
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
생성된 임베딩 저장
AlloyDB 데이터베이스에 테이블을 이미 만들었는지 확인합니다.
벡터 삽입을 저장하려면 다음 단계를 따르세요.
테이블에 임베딩을 저장할
vector[]
열을 만듭니다.ALTER TABLE TABLE ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN vector(DIMENSIONS);
다음을 바꿉니다.
TABLE
: 테이블 이름EMBEDDING_COLUMN
: 새 임베딩 열의 이름입니다.DIMENSIONS
: 모델에서 지원하는 차원 수예를 들어
text-embedding
영어 모델 중 하나(예: Vertex AI의text-embedding-005
)를 사용하는 경우768
을 지정합니다.
벡터를 벡터 열에 복사합니다. 다음 예시에서는 CSV 파일에서 삽입을 사용할 수 있다고 가정합니다.
COPY TABLE (EMBEDDING_COLUMN) FROM 'PATH_TO_VECTOR_CSV (FORMAT CSV);
다음을 바꿉니다.
PATH_TO_VECTOR_CSV
: CSV 파일을 저장한 위치의 전체 경로입니다.
임베딩을 저장한 후 vector
확장 프로그램 또는 alloydb_scann
확장 프로그램을 사용하여 쿼리 성능을 높이는 색인을 만들 수 있습니다.
다음 단계
- 색인 생성 및 벡터 쿼리
- 임베딩 워크플로 예시를 알아봅니다.