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原文英文,约2700词,阅读约需10分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将维基百科数据导入PostgreSQL数据库,利用pgai扩展进行数据加载和文本嵌入。通过创建向量化器,将维基百科文本转换为向量,以便进行语义搜索和机器学习,最终生成的视图简化了数据访问。
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关键要点
- 本文介绍如何将维基百科数据导入PostgreSQL数据库。
- 使用pgai扩展可以方便地加载维基百科数据。
- 通过创建向量化器,将维基百科文本转换为向量以进行语义搜索和机器学习。
- 使用ai.load_dataset函数加载维基百科数据,支持多种参数配置。
- 导入的数据包含约640万行,包括URL、标题和文本。
- pgai提供了将文本嵌入为向量的功能,支持大规模文档处理。
- 使用ai.create_vectorizer函数创建向量化器,并指定嵌入模型。
- 可以通过Python程序启动向量化进程,支持并行处理以提高效率。
- 导入完成后,可以通过视图方便地访问原始数据和嵌入向量。
- pgai生成的视图简化了数据访问,支持快速查询和分析。
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