阿赫桑·哈迪：边缘嵌入——使用pgVector的pgEdge分布式PostgreSQL
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原文英文，约2500词，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文介绍了使用PostgreSQL的pgvector扩展和OpenAI嵌入式生成功能实现相似性搜索的方法，并提供了Python代码示例。应用程序可以回答客户查询并使用OpenAI模型生成答案。此外，文章还提到了PGDay UK 2023的时间和地点。
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关键要点
- 介绍了pgVector扩展和OpenAI嵌入式生成功能的相似性搜索方法。
- pgEdge是一个完全分布式的PostgreSQL，优化了网络边缘，支持多云区域和数据中心的部署。
- pgvector是一个开源扩展，支持高效的相似性搜索和向量操作，适用于推荐系统和图像搜索等应用。
- 向量数据库以高维向量存储数据，允许基于向量距离或相似性进行快速准确的搜索。
- 向量数据库的主要优势在于能够找到语义或上下文上相似的数据。
- pgvector扩展引入了向量数据类型，可用于PostgreSQL数据库中的列类型。
- 提供了pgvector的基本语法示例，包括创建表、插入数据、检索数据和管理数据操作。
- 展示了一个基于AI的查询系统示例，使用pgvector和OpenAI生成答案。
- 系统通过相似性搜索来回答客户查询，知识库不断增长以提高回答的准确性。
- PGDay UK 2023将于2023年9月12日在英国举行。
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