亚当·亨德尔：在Postgres上实现向量数据库的运营
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了向量数据库的必要性和使用pg_vectorize生成和搜索嵌入向量的方法。pg_vectorize提供了管理转换的方法，并支持定时和实时更新嵌入向量。支持的嵌入模型包括OpenAI和Hugging Face的模型。
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关键要点
- 向量数据库的必要性源于嵌入的高效存储、索引和搜索需求。
- 嵌入的生成和使用是一个持续的生命周期，需要不断维护。
- 模型训练和推理之间的一致性至关重要，必须使用相同的预处理步骤。
- pg_vectorize 通过跟踪生成嵌入所用的变换模型来解决嵌入生成和搜索的问题。
- 可以在 Tembo Cloud 上免费启动 VectorDB 实例，或在本地运行 docker-compose 示例。
- pg_vectorize 提供了两种管理嵌入转换的方法：基于时间的调度和实时触发。
- pg_vectorize 支持所有 OpenAI 和 Hugging Face 的嵌入模型，包括私有模型。
- 可以直接通过 vectorize.transform_embeddings 方法将文本转换为嵌入。
- pg_vectorize 扩展是开源的，欢迎在 GitHub 上提出问题或参与讨论。
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