이 게시물은 docker에서 로컬 MySQL 인스턴스를 설정하는 방법에 대한 이전 게시물의 후속 게시물입니다.
RAG(Retrieval Augmented Generation)는 빠르게 AI 앱의 'Hello World'로 자리잡고 있습니다. 대규모 언어 모델을 사용하거나 작업하는 경우 어느 시점에서는 의심할 바 없이 RAG 파이프라인을 생성해야 합니다. RAG의 중요한 구성 요소는 벡터 데이터베이스이며 인기 있는 옵션은 Postgres용 오픈 소스 벡터 유사성 검색인 pgVector입니다. Docker 컨테이너에서 로컬 인스턴스를 빠르게 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
이미지를 가져와서 실행하세요.
Docker 저장소에서 최신 이미지를 가져옵니다. 17을 원하는 Postgres 서버 버전으로 바꾸세요.
docker pull pgvector/pgvector:pg17
이미지를 실행하고, 루트 사용자 비밀번호를 설정하고, 기본 Postgres 포트를 노출합니다.
docker run -d --name <container_name> -e POSTGRES_PASSWORD=postgres -p 5432:5432 pgvector/pgvector:pg17 </container_name>
컨테이너 내부에 DB 생성
Postgres 서버가 실행 중인 상태에서 컨테이너 내부에 데이터베이스를 생성합니다.
docker exec -it <container_name> createdb -U postgres <database_name> </database_name></container_name>
데이터베이스에 연결
이제 애플리케이션에서 데이터베이스에 연결하고 pgVector 확장을 초기화할 수 있습니다. 저는 JavaScript를 사용하겠습니다. 전체 애플리케이션 설정은 이 게시물의 범위를 벗어나지만 몇 가지 종속성을 설치해야 합니다.
pnpm add pg pgvector
귀하의 환경에 DATABASE_URL을 설정하세요. .env 파일을 사용합니다. 다음 형식을 따라야 합니다.
DATABASE_URL=postgresql://<pg_user>:<pg_password>@localhost:5432/<database_name> </database_name></pg_password></pg_user>
로컬 개발의 경우 @localhost를 사용하지만 docker-compose.yml과 같은 것을 사용하고 서비스 이름을 지정한 경우 서비스 이름을 사용해야 합니다. @db.
애플리케이션 코드에서 연결을 생성합니다.
const pool = new pg.Pool({ connectionString: process.env.DATABASE_URL, });
그런 다음 pgVector를 초기화하고 새 테이블을 만듭니다.
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 설정에서는 vectorStore.addDocuments를 사용하여 콘텐츠를 추가하고 vectorStore.similaritySearch를 사용하여 컨텍스트를 쿼리할 수 있습니다.
이번 포스팅은 여기까지입니다. 아마도 다음번에는 pgVector의 보다 구체적인 용도 및/또는 Drizzle ORM과 함께 사용하는 방법을 살펴보겠습니다! ?
위 내용은 도커 컨테이너에 pgVector를 사용하여 PostgreSQL 설정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 JavaScript의 주요 차이점은 유형 시스템 및 응용 프로그램 시나리오입니다. 1. Python은 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석에 적합한 동적 유형을 사용합니다. 2. JavaScript는 약한 유형을 채택하며 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 널리 사용됩니다. 두 사람은 비동기 프로그래밍 및 성능 최적화에서 고유 한 장점을 가지고 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항에 따라 결정해야합니다.

Python 또는 JavaScript를 선택할지 여부는 프로젝트 유형에 따라 다릅니다. 1) 데이터 과학 및 자동화 작업을 위해 Python을 선택하십시오. 2) 프론트 엔드 및 풀 스택 개발을 위해 JavaScript를 선택하십시오. Python은 데이터 처리 및 자동화 분야에서 강력한 라이브러리에 선호되는 반면 JavaScript는 웹 상호 작용 및 전체 스택 개발의 장점에 없어서는 안될 필수입니다.

파이썬과 자바 스크립트는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 따라 다릅니다. 1. Python은 간결한 구문으로 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합하지만 실행 속도가 느립니다. 2. JavaScript는 프론트 엔드 개발의 모든 곳에 있으며 강력한 비동기 프로그래밍 기능을 가지고 있습니다. node.js는 풀 스택 개발에 적합하지만 구문은 복잡하고 오류가 발생할 수 있습니다.

javaScriptisNotBuiltoncorc; it'SangretedLanguageThatrunsonOngineStenWrittenInc .1) javaScriptWasDesignEdasAlightweight, 해석 hanguageforwebbrowsers.2) Endinesevolvedfromsimpleplemporectreterstoccilpilers, 전기적으로 개선된다.

JavaScript는 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 사용할 수 있습니다. 프론트 엔드는 DOM 작업을 통해 사용자 경험을 향상시키고 백엔드는 Node.js를 통해 서버 작업을 처리합니다. 1. 프론트 엔드 예 : 웹 페이지 텍스트의 내용을 변경하십시오. 2. 백엔드 예제 : node.js 서버를 만듭니다.

Python 또는 JavaScript는 경력 개발, 학습 곡선 및 생태계를 기반으로해야합니다. 1) 경력 개발 : Python은 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 적합합니다. 2) 학습 곡선 : Python 구문은 간결하며 초보자에게 적합합니다. JavaScript Syntax는 유연합니다. 3) 생태계 : Python에는 풍부한 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있으며 JavaScript는 강력한 프론트 엔드 프레임 워크를 가지고 있습니다.

JavaScript 프레임 워크의 힘은 개발 단순화, 사용자 경험 및 응용 프로그램 성능을 향상시키는 데 있습니다. 프레임 워크를 선택할 때 : 1. 프로젝트 규모와 복잡성, 2. 팀 경험, 3. 생태계 및 커뮤니티 지원.

서론 나는 당신이 이상하다는 것을 알고 있습니다. JavaScript, C 및 Browser는 정확히 무엇을해야합니까? 그들은 관련이없는 것처럼 보이지만 실제로는 현대 웹 개발에서 매우 중요한 역할을합니다. 오늘 우리는이 세 가지 사이의 밀접한 관계에 대해 논의 할 것입니다. 이 기사를 통해 브라우저에서 JavaScript가 어떻게 실행되는지, 브라우저 엔진의 C 역할 및 웹 페이지의 렌더링 및 상호 작용을 유도하기 위해 함께 작동하는 방법을 알게됩니다. 우리는 모두 JavaScript와 브라우저의 관계를 알고 있습니다. JavaScript는 프론트 엔드 개발의 핵심 언어입니다. 브라우저에서 직접 실행되므로 웹 페이지를 생생하고 흥미롭게 만듭니다. 왜 Javascr


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