Der Inhalt behandelt die Optimierung von 512-dimensionalen ArcFace-Embeddings in PostgreSQL, die TOAST-Grenzen überschreiten und den I/O erhöhen. Es wird vorgeschlagen, diese auf 16-Bit (HALFVEC) zu quantisieren, um Speicherplatz und I/O zu halbieren, während die Auswirkungen auf die Präzision hinterfragt werden.
Dieser Inhalt zeigt, wie man einen RAG-Chatbot mit pgvector und Next.js erstellt und dabei Postgres als Vektordatenbank nutzt. Es beschreibt die Integration von Vektorspeicherung und Ähnlichkeitssuche ohne zusätzliche Infrastruktur.
Este artigo detalha a construção de um pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) do zero em Rails. Ele aborda a ingestão de documentos, fragmentação, geração de embeddings, busca vetorial com pgvector e a utilização do OpenAI para gerar respostas baseadas em conteúdo específico.
Die Suche funktioniert gut, wenn Benutzer genau wissen, wonach sie suchen, versagt aber, wenn die Absicht in natürlicher Sprache beschrieben wird.
O texto discute a abstração de vectorstore do LangChain, comparando a escolha entre soluções dedicadas (como Pinecone) e pgvector para usuários de PostgreSQL. Ele destaca os benefícios do pgvector, como a co-localização de dados e a ausência de pipelines de sincronização, para a construção de um pipeline RAG completo.