vector cookbook

Libro de cocina vectorial de la escala de tiempo

Una colección de recetas y kits de inicio de la aplicación de muestra para construir con LLM utilizando PostgreSQL y Vector de escala de tiempo.

Obtenga más información sobre Timescale Vector, PostgreSQL ++ para aplicaciones de IA: Timescale.com/ai

Regístrese para obtener una base de datos de PostgreSQL de nube gratuita para usar para trabajar a través de los ejemplos en este repositorio. Obtendrá 90 días gratis registrándose con el enlace de arriba.

Recursos vectoriales de la escala de tiempo

Timescale Vector le permite alimentar aplicaciones AI utilizando PostgreSQL para almacenar datos vectoriales, relacionales y de series de tiempo. Mejora PGVector con una búsqueda más rápida, un mayor retiro y un filtrado basado en el tiempo más eficiente.

• Descripción general y puntos de referencia de rendimiento
• Integración de langchain vectorial de la escala de tiempo
• Integración de Llamaindex de vector de escala de tiempo
• Biblioteca de clientes de Python Python de escala de tiempo
• Tutorial de python de vector de escala de tiempo

Aplicaciones de muestra

• TSV Time Machine: Chat con Git el historial de confirmación de cualquier repositorio. PITA: Llamaindex, Streamlit, Timescale Vector (PostgreSQL), Python. Demostración en vivo

Recursos de PGVector

• Crear, almacenar y consultar incrustaciones de Openai con PostgreSQL y PGVector
• Índices de vecinos más cercanos: ¿Cuáles son los índices IVFFLAT en PGVector y cómo funcionan?
• Introducción a Langchain para aplicaciones LLM utilizando PGVector como una tienda de vectores

Nota: Si necesita configurar Python, Pyenv y Jupyter en su Mac, siga este práctico tutorial.