PGVectorを利用したデータのベクトル化に関するベストプラクティス

PGVectorの概要と特徴

PGVectorの概要と特徴に関する考察

PGVectorの概要と特徴に関する詳細情報

• pgvectorはPostgreSQLデータベースのオープンソース拡張機能であり、ベクトルの比較と処理を簡単かつ迅速に標準化することを目指しています。
• pgvectorは複数のアルゴリズムを実装し、インデックスをサポートし、操作のパフォーマンスを調整することができます。
• SQLデータベースがサポートする機能を利用でき、最大2000次元のベクトルを格納することができます。
• pgvectorはSQLデータベースをベースにしており、ACID、ポイントインタイムリカバリ、パーティショニング、スケーラビリティなどのSQL機能をサポートしています。
• pgvectorは正確なおよび近似最近傍探索、L2距離、内積、コサイン距離もサポートしています。
• pgvectorを利用する際には、埋め込みデータの適切な管理や更新、ベクトルの次元数の選択など、最適化や運用上の課題が存在します。
• pgvectorを活用する際には、ビジネスデータと埋め込みデータの統合やセキュリティ上の懸念も考慮する必要があります。

PGVectorを活用したデータのベクトル化と保存の要約

PGVectorを活用したデータのベクトル化と保存における課題と展望

PGVectorを活用したデータのベクトル化と保存

PGVectorを利用したデータのベクトル化におけるチャンク化戦略の重要性

RAGアプリのPostgresとpgvector

• RAG（Retrieval Augmented Generation）は、言語モデル（LLM）アプリケーションをよりスマートにするための選好される方法となっています。
• RAGは、伝統的な言語生成モデルと、Postgresなどのデータベースからのデータを使用するなどの検索ベースの手法を組み合わせ、生成されたテキストの品質と関連性を向上させます。

• Postgresとpgvectorの潜在能力を探ることに興味を持つ顧客が増えています。
• ユーザーは、JiraやGithubの問題、Confluenceのドキュメント、ブログ投稿、内部トレーニング資料、PDFドキュメントなど、さまざまなデータソースをRAGアプリに組み込む能力を求めています。

• RAGアーキテクチャには多くの利点がありますが、特にローカルで大規模な言語モデル（LLM）を実行する場合にはいくつかの課題があります。
• LLMをCPUで実行することは挑戦的です。多くのモデルはGPU向けに最適化されています。
• ローカルでの開発とテストは、典型的なノートパソコンのメモリ、キャッシュ、CPUの制約のため、時間がかかる場合があります。

ステップ1: データ処理

• PDFやドキュメントを取り込む。
• データチャンクを作成する。
• チャンクをベクトルとしてエンコードし、pgvectorを使用してPostgreSQLに保存する。

ステップ2: 埋め込みモデル

• テキストチャンクを埋め込みベクトルに変換する。
• チャットモデル用のデータを準備する。

ステップ3: ユーザークエリ

• ユーザーが質問を入力できるようにする。
• クエリを使用してシステムをプロンプトする。

ステップ4: 関連セクションの取得

• ベクトルを使用して上位N個の関連ドキュメントセクションを特定する。
• モデルのトークン使用を最適化する。

ステップ5: 複合プロンプトの作成

• 関連ベクトル、システムプロンプト、ユーザーの質問を含むプロンプトを生成する。
• コンテキストのために最近の会話履歴を含める。

ステップ6: チャットモデルにプロンプトを送信

• 複合プロンプトをチャットモデルに転送する。

ステップ7: 回答を提供する

• チャットモデルから応答を取得する。
• 応答をユーザーに送信する。

• アプリケーションは、Postgresとpgvectorを使用してベクトルを保存し、チャットボットを構築する標準的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）ワークフローに従います。

• PostgreSQL（pgvectorには12以上が必要）
• pgvector
• Python 3

app.py

python app.py --help
usage: app.py [-h] {create-db,import-data,chat} ...
Application Description
options:
  -h, --help  show this help message and exit
Subcommands:
  {create-db,import-data,chat}  Display available subcommands
  create-db                     Create a database
  import-data                   Import data
  chat                          Use chat feature