vector cookbook

타임 스케일 벡터 요리 책

PostgreSQL 및 TimesScale 벡터를 사용하여 LLM으로 빌드 할 레시피 및 샘플 애플리케이션 스타터 키트 모음.

AI 애플리케이션 용 타임 스케일 벡터, PostgreSQL ++에 대해 자세히 알아보십시오 : timescale.com/ai

이 repo의 예제를 통해 작동하는 무료 클라우드 PostgreSQL 데이터베이스에 가입하십시오. 위의 링크에 가입하면 90 일이 소요됩니다.

타임 스케일 벡터 리소스

TimesScale 벡터를 사용하면 PostgreSQL을 사용하여 AI 응용 프로그램을 전원으로 전원을 공급하여 벡터, 관계형 및 시계열 데이터를 저장합니다. 더 빠른 검색, 높은 리콜 및보다 효율적인 시간 기반 필터링으로 PGVECTOR를 향상시킵니다.

• 개요 및 성능 벤치 마크
• 타임 스케일 벡터 랑케인 통합
• 타임 스케일 벡터 llamaindex 통합
• 타임 스케일 벡터 파이썬 클라이언트 라이브러리
• 타임 스케일 벡터 파이썬 튜토리얼

샘플 응용 프로그램

• TSV 타임 머신 : GIT와 채팅 모든 repo의 커밋 기록. 스택 : llamaindex, 간소, 타임 스케일 벡터 (postgresql), Python. 라이브 데모

PGVECTOR 리소스

• Postgresql 및 PGVector를 사용하여 OpenAi 임베딩 생성, 저장 및 쿼리
• 가장 가까운 이웃 인덱스 : PGVECTOR의 IVFFLAT 인덱스는 무엇이며 어떻게 작동합니까?
• PGVECTOR를 벡터 스토어로 사용하여 LLM 응용 분야의 Langchain 소개

참고 : Mac에서 Python, Pyenv 및 Jupyter를 설정 해야하는 경우이 편리한 자습서를 따르십시오.