create table documents ( id bigserial primary key, content text, embedding vector(1536) ); create index on documents using ivfflat (embedding vector_l2_ops) with (lists = 100); 索引の作成については正直よく分かっていない。 このページによると、距離演算の方法によって作成する索引がことなるらしい。今回、ユークリッド距離の演算で索引を作成してみる(コサイン演算も試してみたが安定しなかった)。 これで、準備は完了だ。 Open AIのembeddingデータを格納する。 以下のTypescriptでデータを格納をしてみよう。 今回は、過去の想い出をcontentsに格納して、それをopenai.createEmbeddin