PostgreSQLを生成AIの情報源として使える高速ベクトルデータベース化拡張「Pgvectorscale」がオープンソースで公開。Pgvectorをさらに高性能化
PostgreSQLのマネージドサービスなどを提供しているTimescaleは、PostgreSQLで高速なベクトルデータベース機能を実現する拡張機能「Pgvectorcale」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 大規模言語モデルを用いた生成AIの注目度が高まる中で、文章や画像、音声といったデータの特徴を数値で表現するベクトル化（もしくはエンベディング）により、大規模言語モデルで扱えるようにすることへの注目も高まってきています。 ベクトルデータベースは、このベクトル化された膨大なデータの保存や類似度の検索などが可能です。 例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる手法により大規模言語モデルの回答に外部のデータベースから取得したデータを組み込むことができます。こうした場面でベクトルデータベースが活用されます。 高速ベクトルデータベ
pgvectorの紹介
pgvector(pgvector/pgvector: Open-source vector similarity search for Postgres)はベクトルデータの類似性検索機能を提供するPostgreSQLの拡張機能です。データベース内にベクトルデータを格納し、特定のベクトルと最も近い要素を検索できます。近似値の算出はユークリッド距離、内積、コサイン距離による距離計算が提供されており、大規模なデータセットでの検索を高速化するためのインデックス機能も提供されています。レコメンデーションシステムや画像や文章の類似コンテンツ検索などのアプリケーション開発で有用になります。 pgvectorのインストールとセットアップ PostgreSQLにpgvectorをインストールします。OSはRocky Linux release 9.6、PostgreSQLは公式リポジトリからインストールし
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