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。また、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の概要と特徴に関する考察 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。また、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。しかし、pgvectorの利用にあたり、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、さらなる最適化や運用上の課題が存在します。これらの課題を克服するためには、データの品質管理や適切なインデックス設計などの戦略が必要となります。また、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は、ベクトル埋め込みとベクトル検索の概念が重要です。ベクトル埋め込みはテキストの意味と関係を数値表現で捉え、ベクトル検索はクエリ埋め込みとデータベース内のベクトルを比較して関連性の高い情報を取得します。 #### 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 しかし、ベクトルデータベースの実装には課題があります。ソフトウェアスタックにベクトルデータベースを追加すると、複雑さやコストが増加します。そのため、GCPのデータ製品を利用することで、ベクトル機能を簡単に活用できます。ただし、データ製品のプレビュー段階にあるものもあり、完全なベクトル機能を利用するには待つ必要があります。さらに、ベクトル検索システムの実装においては、適切な埋め込みモデルの選択やクエリの処理方法など、さまざまな課題が存在します。これらの課題を克服するためには、より効率的なアルゴリズムやデータ構造の開発が必要とされます。 #### 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関するベストプラクティスは、PDFファイルを整理し、テキストを抽出してチャンクに分割し、コンテンツを埋め込み、pgvectorを使用してPostgreSQLに保存することです。その後、コサイン類似度を使用して埋め込みを検索し、検索結果を元のPDFにリンクさせます。 #### 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 PGVectorを利用したデータのベクトル化において、テキストのチャンク化戦略は重要です。異なるチャンク化戦略を使用することで、ベクトルクエリ応答の精度に影響を与える可能性があります。適切なチャンク化戦略を選択するためには、ベクトルデータベースのクエリプロセスを理解し、ユーザープロンプトの意味に近いドキュメントチャンクを正確に検索できる戦略を採用する必要があります。さらに、ベクトルデータベースに保存されるチャンクの数やサイズ、ベクトルの作成方法なども検討する必要があります。これにより、効果的なデータのベクトル化と保存が実現され、より高度な情報検索が可能となります。 #### RAGアプリのPostgresとpgvector RAGアプリは、Postgresとpgvectorを使用して独占的に開発することに決めました。RAGとは何か、RAGアプリをゼロから構築する方法、RAGアプリの基本要素を紹介し、途中で役立つヒントを共有します。 [RAGとは？](https://www.enterprisedb.com/blog/rag-not-same-vector-similarity-search) - 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。 [アプリの動機](https://www.enterprisedb.com/blog/what-is-pgvector) - 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アプリの制限事項](https://www.enterprisedb.com/blog/rag-not-same-vector-similarity-search) - 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。 [RAGアプリのプロセスフロー](https://www.enterprisedb.com/blog/rag-not-same-vector-similarity-search) ### 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。 アプリケーションアーキテクチャ - 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。 要件 - PostgreSQL（pgvectorには12以上が必要） - pgvector - Python 3 アプリケーションには、データベースの作成、データのインポート、チャット機能の開始という3つの主要なステップがあります。これらのステップは`app.py`にカプセル化されており、次のコマンドを使用してアプリケーションを実行できます。 ```bash 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