vectorMatch

PostgreSQLを使用したテキストの埋め込みと検索とDockerの顔を抱き締める

このプロジェクトは、顔の抱きしめのモデルを使用してテキストを埋め込み、埋め込みをpgvector拡張機能で埋め込み、埋め込みを比較して通常のテキストクエリを使用してデータベースを検索できるようにするPythonスクリプトを示しています。データが取得された後、LLMを使用してOllamaで応答を生成します。このプロジェクトは、Docker Composeで実行されます

特徴

• 埋め込み：抱きしめているフェイスのトランスを使用して、入力テキストを埋め込みます。
• PGVectorを使用したPostgreSQL： pgvector拡張機能を使用してベクターベースの検索を実行するPostgreSQLデータベースに埋め込みを保存します。
• 検索機能：入力テキストの埋め込みを保存されている埋め込みと比較して、データベースエントリを取得します。
• Dockerサポート： Docker Composeを使用してアプリケーション全体を実行します
• Ollama：ローカルLLMに基づいて応答を生成します

前提条件

次のインストールがあることを確認してください。

• Docker

設定

プロジェクトディレクトリを取得します

 git clone https://github.com/comhendrik/vectorMatch.git

dockerを起動してプロジェクトディレクトリに移動し、composeファイルを実行します

 docker compose up

スクリプトが完了するのを待つと、これには数分かかり、Vectormatchコンテナに自分自身を取り付けることができます

 docker attach vectormatch-vector-match-1