PGlite + pgvector で100行で実装するベクトル検索 (node/deno/drizzle)
pglite + pgvector で文章の類似度検索を実装します。 動機 とにかく手っ取り早くローカルにデータを突っ込んでおいて検索する RAG の雛形がほしかったんですが、調べても大規模ストレージを前提とした大掛かりな実装が多いです。 スクリプトを書いたらポンと実行できるセットアップ不要なものがあると、色々と実験ができます。 mastra/rag を読んでたら、簡単にできる気がしたのでやりました。ただ、chunk のドキュメント分割相当のものはまだ作ってません。そこまで難しい概念でもないので、雑に作れそうではあります。 qrdrant も検討しましたが、サーバーを建てるのが面倒でした 準備: ベクトル化用の関数 今回は @ai-sdk/openai を使ってベクトル化をします // OPENAI_API_KEY= import { openai } from "@ai-sdk/open
ROW_NUMBER()とPARTITION BYを使ってクーポン券を集計する - Qiita
CREATE TABLE CouponHistory ( member nchar(8) NOT NULL, date date NOT NULL, event nvarchar(10) NOT NULL ) INSERT INTO CouponHistory (member,date,event) VALUES ('田中','2017-11-05','配布') INSERT INTO CouponHistory (member,date,event) VALUES ('西本','2017-11-23','配布') INSERT INTO CouponHistory (member,date,event) VALUES ('佐藤','2017-12-01','配布') INSERT INTO CouponHistory (member,date,event) VALUES ('西本','2
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MySQLとPostgreSQLコマンド比較表 - Qiita
