Añadir recuperación vectorial nativa de Postgres a flujos de ag…

Añadir recuperación vectorial nativa de Postgres a flujos de agentes y RAG con pgvector

Almacena embeddings junto con datos de aplicación en Postgres, crea índices vectoriales y consulta los vecinos más cercanos para búsqueda semántica, RAG, recomendaciones o recuperación de memoria del agente.

Prerrequisitos

Postgres 13+, extensión pgvector, acceso SQL a la base de datos objetivo, embeddings del agente o pipeline RAG, y código de aplicación que pueda consultar Postgres

Instalación

Utiliza la ruta de instalación o configuración ascendente que coincida con tu entorno:

• git clone --branch v0.8.2 https://github.com/pgvector/pgvector.git
• make
• make install # puede necesitar sudo
• Luego vuelve a ejecutar las instrucciones de instalación (ejecuta make clean antes de make si es necesario). Si se necesita sudo para make install, usa:

Requisitos y advertencias del repositorio ascendente:

• También puedes instalarlo con Docker, Homebrew, PGXN, APT, Yum, pkg, APK, o conda-forge, y viene preinstalado con [Postgres.app](#...
• También puedes instalarlo con Docker o conda-forge.
• O cargar vectores en masa usando COPY (ejemplo)

Notas de uso básico o de inicio rápido:

• Compila e instala la extensión (soporta Postgres 13+)

• cd /tmp

• cd pgvector

• Fuente: https://github.com/pgvector/pgvector

• Extraído de la documentación ascendente: https://raw.githubusercontent.com/pgvector/pgvector/HEAD/README.md

Documentación

• https://github.com/pgvector/pgvector#readme

Fuente

• Agent Skill Exchange