基于pgvector和pgai的语义文档搜索系统
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
该项目是一个语义文档搜索系统，利用自然语言查询从PostgreSQL数据库中检索数据，结合pgvector进行向量相似性搜索和pgai的AI功能，适用于知识库和内容管理，支持文档添加、索引及元数据管理。
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关键要点
- 该项目是一个语义文档搜索系统，使用自然语言查询从PostgreSQL数据库中检索数据。
- 系统结合pgvector进行向量相似性搜索，利用pgai提供AI功能。
- 主要特点包括：使用文档嵌入的语义搜索能力，pgai驱动的AI功能，用户友好的Streamlit界面，文档添加和索引功能，丰富的元数据支持。
- 该工具特别适用于知识库和内容管理系统，能够基于意义而非关键词管理和搜索大量文档。
- 演示网站托管在Streamlit社区云上，GitHub仓库为tomlin7/pgvector-semantic-document-search。
- 文档添加功能支持元数据，如类别和难度等级，实时生成和存储嵌入。
- 语义搜索支持自然语言查询，无需编写SQL查询，提供相似度评分和可配置结果数量。
- 文档管理提供表格和详细视图选项，按时间顺序组织，显示丰富的元数据。
- 使用的技术包括PostgreSQL、pgvector、pgai和Streamlit，支持高效的向量相似性搜索和AI功能。
- 项目旨在将AI向量搜索功能与传统数据库集成，适用于需要管理和搜索大量文档的内容管理系统。
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