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Pgai Vectorizer与Python的结合：集成SQLAlchemy和Alembic
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
pgai Vectorizer的推出改变了开发者使用向量嵌入的方式，通过SQL命令自动化创建和管理嵌入，简化了传统流程。本文介绍如何使用Python和SQLAlchemy与pgai Vectorizer集成，创建博客应用的嵌入管理，支持多种嵌入模型并自动同步数据，提高开发效率。
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关键要点
- pgai Vectorizer的推出改变了开发者使用向量嵌入的方式，简化了传统流程。
- 通过SQL命令自动化创建和管理嵌入，确保与源数据的同步。
- 许多开发者通过集成库和框架与PostgreSQL交互，而不是直接使用SQL。
- 本文介绍如何使用Python和SQLAlchemy与pgai Vectorizer集成，创建博客应用的嵌入管理。
- pgai Vectorizer支持多种嵌入模型，包括OpenAI、Cohere、Ollama和LiteLLM。
- 自动同步源数据和嵌入，减少开发开销。
- 使用Alembic定义迁移脚本以集成pgai Vectorizer。
- 创建向量化器时，定义源表和目标表的名称。
- 通过SQLAlchemy与向量嵌入进行交互，支持多种参数配置。
- 可以通过SQLAlchemy查询嵌入属性，并与常规SQL查询结合使用。
- 使用余弦距离进行语义搜索，支持自定义查询嵌入。
- pgai Vectorizer简化了嵌入生成和管理，允许开发者使用熟悉的工具实现强大的AI功能。
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