この投稿は、Docker でローカル MySQL インスタンスをセットアップする方法に関する以前の投稿の続編です。
RAG (Retrieval Augmented Generation) は、急速に AI アプリの「Hello World」になりつつあります。大規模言語モデルを使用して作業したり遊んだりしている場合は、間違いなく、ある時点で RAG パイプラインを作成する必要があります。 RAG の重要なコンポーネントはベクトル データベースであり、一般的なオプションは pgvector (Postgres 用のオープンソースのベクトル類似性検索) です。 Docker コンテナでローカル インスタンスをすばやくセットアップする方法は次のとおりです。
イメージをプルして実行する
Docker リポジトリから最新のイメージをプルします。 17 を、選択した Postgres サーバーのバージョンに置き換えます。
docker pull pgvector/pgvector:pg17
イメージを実行し、root ユーザーのパスワードを設定し、デフォルトの Postgres ポートを公開します。
docker run -d --name <container_name> -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 pgvector/pgvector:pg17 </container_name>
コンテナ内にデータベースを作成する
Postgres サーバーが実行されている状態で、コンテナ内にデータベースを作成します。
docker exec -it <container_name> createdb -U postgres <database_name> </database_name></container_name>
データベースに接続する
これで、アプリケーションからデータベースに接続し、pgvector 拡張機能を初期化できるようになりました。 JavaScriptを使用します。アプリケーション全体のセットアップはこの投稿の範囲外ですが、いくつかの依存関係をインストールする必要があります:
pnpm add pg pgvector
環境に DATABASE_URL を設定します。 .env ファイルを使用します。次の形式に従う必要があります:
DATABASE_URL=postgresql://<pg_user>:<pg_password>@localhost:5432/<database_name> </database_name></pg_password></pg_user>
ローカル開発の場合は @localhost を使用しますが、docker-compose.yml などを使用していてサービスに名前を付けている場合は、サービスの名前を使用する必要があります。 @db.
アプリケーション コードで接続を作成します。
const pool = new pg.Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL, });
次に、pgvector を初期化し、新しいテーブルを作成します。
async function createStore() { // Initialize pgvector extension and create table if not exists await pool.query('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector'); return { vectorStore: await PGVectorStore.initialize(embeddings, { postgresConnectionOptions: { connectionString: process.env.DATABASE_URL, }, tableName: 'documents', // Default table name }), }; }
vectorStore セットアップでは、vectorStore.addDocuments を使用してコンテンツを追加し、vectorStore.similaritySearch を使用してコンテキストをクエリできます。
この投稿はここまでです。次回は、pgvector のより具体的な使用方法、および/または Drizzle ORM との使用方法を検討する予定です。 ?
以上がDocker コンテナーで pgvector を使用して PostgreSQL をセットアップするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

JavaScriptコアデータ型は、ブラウザとnode.jsで一貫していますが、余分なタイプとは異なる方法で処理されます。 1)グローバルオブジェクトはブラウザのウィンドウであり、node.jsのグローバルです2)バイナリデータの処理に使用されるNode.jsの一意のバッファオブジェクト。 3)パフォーマンスと時間の処理にも違いがあり、環境に従ってコードを調整する必要があります。

javascriptusestwotypesofcomments:シングルライン(//)およびマルチライン(//)

PythonとJavaScriptの主な違いは、タイプシステムとアプリケーションシナリオです。 1。Pythonは、科学的コンピューティングとデータ分析に適した動的タイプを使用します。 2。JavaScriptは弱いタイプを採用し、フロントエンドとフルスタックの開発で広く使用されています。この2つは、非同期プログラミングとパフォーマンスの最適化に独自の利点があり、選択する際にプロジェクトの要件に従って決定する必要があります。

PythonまたはJavaScriptを選択するかどうかは、プロジェクトの種類によって異なります。1)データサイエンスおよび自動化タスクのPythonを選択します。 2)フロントエンドとフルスタック開発のためにJavaScriptを選択します。 Pythonは、データ処理と自動化における強力なライブラリに好まれていますが、JavaScriptはWebインタラクションとフルスタック開発の利点に不可欠です。

PythonとJavaScriptにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1. Pythonは、データサイエンスやバックエンド開発に適した簡潔な構文を備えた学習が簡単ですが、実行速度が遅くなっています。 2。JavaScriptはフロントエンド開発のいたるところにあり、強力な非同期プログラミング機能を備えています。 node.jsはフルスタックの開発に適していますが、構文は複雑でエラーが発生しやすい場合があります。

javascriptisnotbuiltoncorc;それは、解釈されていることを解釈しました。

JavaScriptは、フロントエンドおよびバックエンド開発に使用できます。フロントエンドは、DOM操作を介してユーザーエクスペリエンスを強化し、バックエンドはnode.jsを介してサーバータスクを処理することを処理します。 1.フロントエンドの例:Webページテキストのコンテンツを変更します。 2。バックエンドの例:node.jsサーバーを作成します。

PythonまたはJavaScriptの選択は、キャリア開発、学習曲線、エコシステムに基づいている必要があります。1)キャリア開発:Pythonはデータサイエンスとバックエンド開発に適していますが、JavaScriptはフロントエンドおよびフルスタック開発に適しています。 2)学習曲線:Python構文は簡潔で初心者に適しています。 JavaScriptの構文は柔軟です。 3)エコシステム:Pythonには豊富な科学コンピューティングライブラリがあり、JavaScriptには強力なフロントエンドフレームワークがあります。


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