亚当·亨德尔：在Postgres上实现向量数据库的运营
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
为了高效地存储、索引和搜索浮点数组，我们需要向量数据库。生成和搜索嵌入向量的过程需要保持一致性，以确保模型的输出可靠。pg_vectorize解决了这个问题，它跟踪了用于生成嵌入向量的转换模型，并提供了管理转换的方法。pg_vectorize还支持定时和实时更新嵌入向量的方式。它可以使用不同的转换模型生成嵌入向量，并支持OpenAI和Hugging Face的嵌入模型。pg_vectorize是开源的，可在GitHub上获取。
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关键要点
- 向量数据库用于高效存储、索引和搜索浮点数组。
- 生成和搜索嵌入向量的过程需要保持一致性，以确保模型输出可靠。
- pg_vectorize跟踪用于生成嵌入向量的转换模型，并提供管理转换的方法。
- pg_vectorize支持定时和实时更新嵌入向量。
- pg_vectorize可以使用不同的转换模型生成嵌入向量，支持OpenAI和Hugging Face的嵌入模型。
- 生成嵌入的过程不是一次性任务，而是需要持续维护的生命周期。
- 在推理阶段，输入数据需要经过与训练阶段相同的转换。
- pg_vectorize通过跟踪转换模型解决了嵌入生成和搜索的一致性问题。
- pg_vectorize提供两种管理嵌入更新的方法：基于时间的调度和实时触发。
- pg_vectorize支持OpenAI和Hugging Face的所有转换模型，包括私有模型。
- 可以直接通过vectorize.transform_embeddings将文本转换为嵌入。
- pg_vectorize和VectorDB Stack仍在持续改进中，未来将支持更多嵌入模型源。
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