vsag sqlite

vsag-sqlite

Eine Vektorsuche SQLite -Erweiterung von VSAG, einer Vektor -Indexierungsbibliothek, die für die Ähnlichkeitssuche verwendet wird.

Diese Erweiterung bietet eine virtuelle Tabelle, in der Benutzer VSAG Vektoren hinzufügen und die Suche nach KNN -Stil durchführen können. Das Schema der virtuellen Tabelle lautet:

 CREATE TABLE vsag (id PRIMARY KEY , vec, distance)

Verwendung

SQL unten in SQLite ausführen:

.load target / debug / libvsag_sqlite

CREATE VIRTUAL TABLE test_table
USING vsag (dimension = 3 );

INSERT INTO test_table (id, vec)
    VALUES ( 1 , ' [1,2,3] ' ), ( 2 , ' [11,22,33] ' ), ( 3 , ' [111,232,333] ' );

-- KNN style query
SELECT
    id,
    distance
FROM
    test_table
WHERE
    vec MATCH ' [1,2,4] ' ;

Wenn alles gut funktioniert, wird die SELECT ausgegeben:

 1 | 1.0
2 | 1341.0
3 | 173241.0

Installieren

Vorgebaute Binärdateien

Gehen Sie zur Release -Seite, um die neueste vorgebaute Binärdatei herunterzuladen.

Setzen Sie nach dem Download LD_LIBRARY_PATH Env so, wo Sie es entpacken.

Aus der Quelle bauen

Installieren Sie zunächst Abhängigkeiten (getestet auf Ubuntu, andere Linux -Verteilungen können sich auf die Entwicklung beziehen.md):

sudo apt install -y gfortran libomp-15-dev lcov

Dann erstellen Sie dieses Projekt:

cargo build

Setzen Sie nach dem Erstellen LD_LIBRARY_PATH , um SQLite zu sagen, wo wir unsere SO -Dateien finden sollen:

so_file= $( find target -name libvsag.so | head -n1 )
cp " ${so_file} " ./target/debug
export LD_LIBRARY_PATH=./target/debug