Comments 5
по моим бенчмаркам (то есть по ann-benchmarks) pgvecto.rs почти в два раза быстрее в поиске и где-то ~10% быстрее в построении индекса. А pgvectorscale раз в шесть быстрее в построении индекса, а в поиске как pgvecto.rs
Зачем в статье про векторный поиск в postgresql, приводить код реализации crud на питоне? Канале это имеет отношение к теме?
Ну как-бы в теме ещё и API значится, а я считаю, что API без CRUD получилось бы неполноценным.
согласен с nihil-pro. Ожидается, что статья про векторный поиск в PostgreSQL, а про него вообще ничего нет, только create extension.
Для создания таблиц (в моём случае 1 шт.) можно использовать голый SQL. Но это не мой метод, поэтому будем реализовывать таблицу через
вы бы привели команду create table, было бы понятнее что получилось. Почему вы против принципа KISS, может есть какие-то причины? Если это из-за «think different» (настоящие герои всегда идут в обход), то это вроде парадигма из другого языка
Метаданные хранятся в базе данных в виде JSONB, который, как я понял лучше оптимизирован под поиск и индексацию
статья про vector, а тут jsonb. Если jsonb лучше оптимизирован под поиск и индексацию (чем вектор?), то зачем тогда вектор. И непонятно каким типом индекса индексировался столбец (если такой есть, команд create index не приведено) с вектором и какими операторами лучше выполнять поиск
Ожидается, что статья про векторный поиск в PostgreSQL, а про него вообще ничего нет, только create extension.
Наверное не совсем корректно составил название. План был именно предложить минимально жизнеспособное решение для хранение векторов в PostgreSQL и API для работы с ним, а не теоретическое описание векторного поиска обзор вариантов для PostgreSQL.
Почему вы против принципа KISS, может есть какие-то причины?
Вот тут честно, не понимаю вопроса. Вроде бы и так не сложно)
Если jsonb лучше оптимизирован под поиск и индексацию
Согласен, надо учится правильно излагать мысли. Имел ввиду, что JSONB лучше для хранения метаданных, чем просто текстовое поле или обычный JSON. Ну и естественно он не заменяет эмбеддинги для поиска смыслового сходства.
Векторный поиск в PostgreSQL: PGVector, SQLAlchemy и FastAPI