vector cookbook

Zeitskala -Vektor -Kochbuch

Eine Sammlung von Rezepten und Beispielanwendungsstarter -Kits mit LLMs mit PostgreSQL und Timescale -Vektor.

Erfahren Sie mehr über Timescale Vector, PostgreSQL ++ für AI -Anwendungen: Timescale.com/ai

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Ressourcen für Zeitskala -Vektor

Mit Timescale-Vektor können Sie AI-Anwendungen mithilfe von PostgreSQL mit dem Speichern von Vektor-, Relational- und Zeitreihendaten versorgen. Es verbessert PGVector mit einer schnelleren Suche, einem höheren Rückruf und einer effizienteren zeitbasierten Filterung.

• Übersicht und Leistungsbenchmarks
• Zeitskala -Vektor Langchain -Integration
• Zeitskala -Vektor Lamaindex -Integration
• Python Client Library Timescale Vector
• Python -Tutorial für Zeitskala -Vektor

Probenanwendungen

• TSV Time Machine: Chatten Sie mit Git the Commit History of Oder Repo. Stack: llamaindex, streamlit, Zeitskala -Vektor (PostgreSQL), Python. Live -Demo

PGVector -Ressourcen

• Erstellen, Speichern und Abfragen von OpenAI -Einbettungen mit PostgreSQL und PGVector
• Nächste Nachbarin Indizes: Was sind IVfflat -Indizes in PGVector und wie funktionieren sie?
• Einführung in Langchain für LLM -Anwendungen mit PGVector als Vectorstore

Hinweis: Wenn Sie Python, Pyenv und Jupyter auf Ihrem Mac einrichten müssen, folgen Sie diesem praktischen Tutorial.