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使用OpenAI嵌入和Pgvector在PostgreSQL上进行相似性搜索
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原文英文，约2900词，阅读约需11分钟。
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内容提要
嵌入是数据的数值表示，用于捕捉语义或上下文关系。预训练的AI模型如BGE、Sentence Transformers、CLIP和Wav2Vec可生成嵌入。嵌入模型有助于构建RAG应用程序，通过相似性搜索提供准确和有上下文的响应。使用OpenAI Embeddings API和PostgreSQL进行嵌入生成和相似性搜索。
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关键要点
- 嵌入是数据的数值表示，用于捕捉语义或上下文关系。
- 嵌入模型将对象表示为高维向量空间中的点，语义相似的对象在空间中相互靠近。
- 预训练的AI模型如BGE、Sentence Transformers、CLIP和Wav2Vec可生成嵌入。
- OpenAI提供了多种文本嵌入模型，包括text-embedding-3-large和text-embedding-3-small。
- 嵌入模型有助于进行相似性搜索，超越传统的基于关键词的搜索。
- RAG（检索增强生成）应用程序通过检索相关文档来增强LLM的生成能力。
- RAG系统的步骤包括文档摄取、查询嵌入、文档检索、输入增强和响应生成。
- 使用OpenAI Embeddings API可以生成嵌入并构建RAG应用程序。
- PostgreSQL结合pgvector、pgai和pgvectorscale可以实现高效的相似性搜索。
- pgvector是一个开源扩展，增强了PostgreSQL的向量处理能力。
- 使用StreamingDiskANN索引可以加速大数据集的搜索。
- 通过SQL查询可以执行相似性搜索，返回语义相似的文档。
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