Amazon Aurora Serverless v2にpgvectorをインストールしてOpenAIのembeddingデータを格納する - Qiita
はじめに OpenAIに始まり、AWSでも2023/9/29にAmazon BedrockがGAしたりと、2023年はLLM関連のニュースが非常に多くなっている。その中でも、Vector DBと組み合わせてRAGを用いることでハルシネーションの回避をすることができるようになるため、非常に重要な技術になってきている。 AWSでも、2023/7/13よりAurora(PostgreSQL互換)がpgvectorをサポートして、よりVector DBが身近なものになった。 今回は、このpgvector拡張のインストールと使い方を確認していく。 Amazon Aurora(PostgreSQL互換)を準備する まずは、Amazon Auroraクラスタを起動しよう。 Amazon Auroraクラスタの起動は過去の記事を参考にしていただきたい。 なお、pgvectorのサポートしているPostgr
Amazon RDS for PostgreSQLがpgvectorモジュールに対応しベクトル検索できるようになりました | DevelopersIO
近年は機械学習のモデル・アルゴリズムを使ってオブジェクトをベクトル表現し(embedding)、テキストやメディアなど様々なオブジェクトの検索や分類が盛んに行われており、LLMの流行と共にその勢いが増しています。 RDBのPostgreSQL向けにベクトル管理・検索を行う拡張モジュール pgvector がAmazon RDS for RDSでも利用できるようになり、Pineconeのようなベクトル検索特化型のデータベースを用意することなく、RDSインスタンス単体でベクトル検索ができるようになりました。 データベースのマネージドサービスとしては、これまでも Supabase 等が pgvector に対応していましたが、RDS PostgreSQL もついに対応しました。 制限 pgvector 対応する最近傍探索 exact Approximation 対応距離 ユークリッド(L2)距離
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pgvectorを有効化したAurora Serverless v2のサーバーレスDBインスタンスにLangChainから接続してみた | DevelopersIO
Amazon Aurora PostgreSQL now supports pgvector for vector storage and similarity search - AWS
