使用OpenAI、Go和PostgreSQL（pgvector）构建语义搜索引擎
💡
原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
近年来，向量嵌入成为自然语言处理和语义搜索的核心。通过PostgreSQL的pgvector扩展，可以高效存储和查询文本向量，实现更精准的语义搜索。利用OpenAI的嵌入API，将文本转换为向量并存入数据库，提升搜索效率。
🎯
关键要点
- 近年来，向量嵌入成为自然语言处理和语义搜索的核心。
- 向量数据库通过数值表示（嵌入）比较文本的“含义”。
- pgvector扩展为PostgreSQL添加了向量数据类型，支持存储和查询嵌入。
- 使用OpenAI的嵌入API将文本转换为向量并存入数据库。
- 可以使用标准SQL进行相似性搜索，提升搜索效率。
- 需要安装Go、PostgreSQL及pgvector扩展，并获取OpenAI API密钥。
- 示例代码展示了如何插入文档并查询相似文档。
- 通过向量表示文本，构建语义搜索应用程序，超越传统的关键词搜索。
➡️
