vector cookbook

タイムスケールベクタークックブック

PostgreSQLとタイムスケールベクトルを使用してLLMを使用して構築するレシピとサンプルアプリケーションスターターキットのコレクション。

AIアプリケーション用のTimesCale Vector、PostgreSQL ++の詳細：Timescale.com/ai

無料のクラウドPostgreSQLデータベースにサインアップして、このレポの例を使用するために使用します。上記のリンクにサインアップすることで、90日間無料になります。

タイムスケールベクトルリソース

TimeScale Vectorを使用すると、PostgreSQLを使用してAIアプリケーションに電力を供給して、ベクトル、リレーショナル、および時系列データを保存できます。より速い検索、より高いリコール、より効率的な時間ベースのフィルタリングでPGVectorを強化します。

• 概要とパフォーマンスベンチマーク
• タイムスケールベクターラングチェーン統合
• タイムスケールベクターllamaindex統合
• タイムスケールベクターPythonクライアントライブラリ
• タイムスケールベクターPythonチュートリアル

サンプルアプリケーション

• TSV Time Machine：gitとチャットする任意のリポジトリの履歴。スタック：llamaindex、streamlit、timescale vector（postgresql）、python。ライブデモ

PGVectorリソース

• PostgreSQLとPGVectorを使用してOpenAI埋め込みを作成、保存、クエリします
• 最近傍インデックス：pgvectorのivfflatインデックスとは何ですか？
• VectorStoreとしてPGVectorを使用したLLMアプリケーション用Langchainの紹介

注：MacにPython、Pyenv、およびJupyterをセットアップする必要がある場合は、この便利なチュートリアルに従ってください。