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使用PGlite和Transformers.js的浏览器内语义AI搜索
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
该文章介绍了如何使用PGlite在IndexedDB中构建本地语义搜索体验。通过存储文本和嵌入，并使用pgvector进行内积搜索，可以快速展示相关产品或类似产品给用户。
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关键要点
- 文章介绍了如何在IndexedDB中使用PGlite构建本地语义搜索体验。
- 通过存储文本和嵌入，并使用pgvector进行内积搜索，可以快速展示相关产品。
- 该技术适用于电子商务网站，能够快速响应用户搜索，无需服务器往返。
- 提供了视频指南和GitHub代码示例，方便开发者学习和使用。
- 示例使用简单的静态React应用，安装所需依赖后创建数据库架构。
- 数据库架构包括创建嵌入表和索引，以支持快速查询。
- 可以通过Webhook或手动方式为数据库填充文本和嵌入数据。
- 提供了种子数据库的方法，便于快速原型开发和测试。
❓
延伸问答
如何在浏览器中使用PGlite构建本地语义搜索？
可以通过在IndexedDB中使用PGlite存储文本和嵌入，并利用pgvector进行内积搜索来实现本地语义搜索。
PGlite和pgvector的主要功能是什么？
PGlite用于在浏览器中存储数据，而pgvector用于执行高效的内积搜索，以支持语义搜索功能。
这种技术适合哪些应用场景？
该技术特别适用于电子商务网站，可以快速响应用户搜索并展示相关或类似产品。
如何为数据库填充文本和嵌入数据？
可以通过Webhook或手动方式为数据库填充数据，或者使用postgres.new生成样本数据。
有没有提供示例代码和视频指南？
是的，文章提供了视频指南和GitHub上的代码示例，方便开发者学习和使用。
如何创建数据库架构以支持快速查询？
需要创建嵌入表和索引，并使用pgvector扩展来支持快速查询。
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