戴夫·佩奇：使用PostgreSQL构建RAG服务器 - 第2部分：文档分块与嵌入
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文介绍如何使用pgEdge Vectorizer将文档分块并生成向量嵌入，以实现基于语义的搜索。通过将文档拆分为小块，系统能够更精确地检索相关内容。pgEdge Vectorizer作为PostgreSQL扩展，自动处理文档更新和嵌入生成，简化管理流程。
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关键要点
- 本文介绍如何使用pgEdge Vectorizer将文档分块并生成向量嵌入，以实现基于语义的搜索。
- pgEdge Vectorizer作为PostgreSQL扩展，自动处理文档更新和嵌入生成，简化管理流程。
- 向量嵌入是文本的数值表示，捕捉语义意义，使得相似概念在向量空间中靠近。
- 分块是必要的，因为嵌入模型有令牌限制，较小的块提供更集中的结果。
- pgEdge Vectorizer在PostgreSQL内部运行，自动处理文档的分块和嵌入生成。
- 使用pgEdge Vectorizer的优点包括无需外部服务、嵌入与数据自动同步、使用标准SQL进行相似性搜索。
- 使用pgEdge Vectorizer前需要安装PostgreSQL 14或更高版本及pgvector扩展。
- 配置PostgreSQL以加载pgEdge Vectorizer扩展并设置嵌入提供者的API密钥。
- 创建pgEdge Vectorizer扩展并启用文档表的自动向量化。
- 监控后台工作进程以查看文档处理状态和生成的块。
- 生成的块表包含块的主键、源文档ID、块索引、内容、令牌计数和向量嵌入。
- 使用pgvector扩展的generate_embedding()函数进行语义搜索。
- 支持多种嵌入提供者，包括OpenAI、Voyage AI和本地Ollama。
- 向量化支持基于令牌的分块策略，确保上下文不丢失。
- 更新文档时，触发器会自动处理旧块的删除和新内容的分块。
- 后台工作进程会自动清理完成的队列条目，用户也可以手动清理。
- 可以重试失败的项，或在更改分块大小后重新创建块。
- 最终构建了一个支持语义搜索的数据库，能够根据意义而非关键词匹配找到相关内容。
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