pgvector でエージェントとRAGワークフローにPostgreSQLネイティブのベクトル検索を追加する
埋め込みベクトルをPostgreSQLのアプリケーションデータと一緒に保存し、ベクトルインデックスを作成し、意味検索、RAG、レコメンデーション、エージェントメモリ検索のための最近傍クエリを実行します。
前提条件
PostgreSQL 13以上、pgvector拡張機能、対象データベースへのSQLアクセス、エージェントまたはRAGパイプラインからの埋め込みベクトル、PostgreSQLをクエリできるアプリケーションコード
インストール
環境に合ったアップストリームのインストールパスまたはセットアップパスを使用してください：
- git clone --branch v0.8.2 https://github.com/pgvector/pgvector.git
- make
- make install （必要に応じてsudoを付けてください）
- その後、インストール手順を再実行します（必要に応じてmakeの前にmake cleanを実行）。sudo が make install に必要な場合は、次のように使用します：
アップストリームからの要件と注意事項：
- Docker、Homebrew、PGXN、APT、Yum、pkg、APK、またはconda-forgeを使用してインストールすることもできます。また、Postgres.appにはプリインストールされています。
- Dockerまたはconda-forgeを使用してインストールすることもできます。
- または、COPYを使用してベクトルを一括読み込みします（例）。
基本的な使用方法または入門に関する注意事項：
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拡張機能をコンパイルしてインストールします（PostgreSQL 13以上をサポート）
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cd /tmp
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cd pgvector
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アップストリームドキュメントから抽出：https://raw.githubusercontent.com/pgvector/pgvector/HEAD/README.md