pgvector、LLM、LangChain を使用して Google Cloud データベースで AI 搭載アプリを構築する | Google Cloud 公式ブログ

postgres=> CREATE TABLE embeddings( id INTEGER, embedding vector(3) ); CREATE TABLE postgres=> INSERT INTO embeddings VALUES (1, '[1, 0, -1]'), (2, '[1, 1, 1]'), (3, '[1, 1, 50]'); INSERT 0 3 pgvector の新しい類似性検索演算子pgvector 拡張機能では、ベクトルに対して類似性のマッチングを行うための新しい演算子も導入されており、意味的に似ているベクトルを見つけることができます。このような演算子には次の 2 つがあります。 ‘<->’: 2 つのベクトル間のユークリッド距離を返します。ユークリッド距離は、ベクトルの大きさが重要なアプリケーション、たとえばマッピングやナビゲーション アプリケー

[michael-unltd]

“vector”

[misshiki]

“このチュートリアルでは、Google Cloud で pgvector、LangChain、LLM を使用してわずか数行のコードを記述するだけでアプリケーションにジェネレーティブ AI の機能を追加する方法を順を追ってご紹介します。”

[shunkeen]

“PostgreSQL データベースでベクトル検索操作ができるようになりました”／Vertex AI Matching Engineは面倒見るの大変そうだったけど、もうちょっと簡単に面倒見れて、お値段もお手頃になる感じかな？