MSVBASE
1.0.0
MSVBase เป็นระบบใหม่ที่สามารถให้บริการแบบสอบถามออนไลน์ที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับการค้นหาความคล้ายคลึงกันโดยประมาณและตัวดำเนินการเชิงสัมพันธ์กับชุดข้อมูลสเกลาร์และเวกเตอร์ MSVBase สร้างเอ็นจิ้นการดำเนินการแบบสอบถามแบบครบวงจรเพื่อรองรับการสืบค้นที่หลากหลายทั้งในข้อมูลสเกลาร์และเวกเตอร์และแสดงประสิทธิภาพการสืบค้นที่เหนือกว่าและความแม่นยำ มันรวมดัชนีเวกเตอร์มิติสูงเข้ากับ postgreSQL กับการปรับเปลี่ยนรหัสน้อยที่สุด
git clone https://github.com/microsoft/MSVBASE.git
cd MSVBASE
git submodule update --init --recursive
./scripts/patch.sh
./scripts/dockerbuild.sh
./scripts/dockerrun.sh
มันเข้ากันได้กับไวยากรณ์ PostgreSQL และโปรโตคอลสนับสนุนการคำนวณระยะทางเวกเตอร์สำหรับ L2 และผลิตภัณฑ์ภายใน นอกจากนี้ยังรองรับดัชนี HNSW และ Sptag ในไม่ช้าเราจะรวม Spann และดัชนีเพิ่มเติม
docker exec -it --privileged --user=root vbase_open_source bash
psql -U vectordb
มันเก็บรักษาคุณสมบัติทั้งหมดของ postgreSQL ในขณะที่ขยายการสนับสนุนการสืบค้นบนข้อมูลเวกเตอร์
create table t_table(id int, price int, vector_1 float8[10], vector_2 float8[10]);
insert into t_table values(1, 10, '{1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}', '{5,6,7,1,2,3,4,8,9,1}');
copy t_table from 'your_data_path.tsv' DELIMITER E't' csv quote e'x01';
create index vector_index_1 on t_table using hnsw(vector_1) with(dimension=10,distmethod=l2_distance);
create index vector_index_2 on t_table using sptag(vector_2 vector_inner_product_ops) with(distmethod=inner_product);
select id from t_table order by vector_1 <-> '{5,9,8,6,2,1,1,0,4,3}' limit 10;
select id from t_table order by vector_2 <*> '{5,9,8,6,2,1,1,0,4,3}' limit 5;
select id from t_table where price > 15 order by vector_1 <-> '{5,9,8,6,2,1,1,0,4,3}' limit 10;
select id from t_table where price > 15 order by vector_2 <*> '{5,9,8,6,2,1,1,0,4,3}' limit 5;
select id from t_table where price > 15 and vector_1 <<->> '{30,5,9,8,6,2,1,1,0,4,3}';
select id from t_table
order by approximate_sum('0.5 * vector_1<->{5,9,8,6,2,1,1,0,4,3} + vector_2<*>{5,9,8,6,2,1,1,0,4,3}' ) limit 5;
select t_table.id as tid, d_table.id as did
from t_table join d_table
on t_table.vector_2 <<*>> array_cat(ARRAY[cast(10 as float8)], d_table.vector_2);
create database test;
c test;
create extension vectordb;
create table t_table(id int, price int, vector_1 float8[10]);
insert into t_table values(1, 10, '{1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}');
insert into t_table values(2, 20, '{5,6,7,1,2,3,4,8,9,1}');
insert into t_table values(3, 30, '{9,8,7,6,5,4,3,2,1,0}');
create index t4_index on t_table using hnsw(vector_1) with(dimension=10,distmethod=l2_distance);
set enable_seqscan=false;
select id from t_table where price > 15 order by vector_1 <-> '{5,9,8,6,2,1,1,0,4,3}' limit 1;
insert into t_table values(4, 40, '{19,18,17,16,15,14,13,12,11,10}');
delete from t_table where id = 2;
โครงการนี้ยินดีต้อนรับการมีส่วนร่วมและข้อเสนอแนะ การมีส่วนร่วมส่วนใหญ่กำหนดให้คุณต้องยอมรับข้อตกลงใบอนุญาตผู้มีส่วนร่วม (CLA) ประกาศว่าคุณมีสิทธิ์และทำจริงให้สิทธิ์ในการใช้การบริจาคของคุณ สำหรับรายละเอียดเยี่ยมชม https://cla.opensource.microsoft.com
เมื่อคุณส่งคำขอดึง CLA บอทจะพิจารณาโดยอัตโนมัติว่าคุณจำเป็นต้องให้ CLA และตกแต่ง PR อย่างเหมาะสม (เช่นการตรวจสอบสถานะแสดงความคิดเห็น) เพียงทำตามคำแนะนำที่จัดทำโดยบอท คุณจะต้องทำสิ่งนี้เพียงครั้งเดียวใน repos ทั้งหมดโดยใช้ CLA ของเรา
โครงการนี้ได้นำรหัสการดำเนินงานของ Microsoft โอเพ่นซอร์สมาใช้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูจรรยาบรรณคำถามที่พบบ่อยหรือติดต่อ [email protected] พร้อมคำถามหรือความคิดเห็นเพิ่มเติมใด ๆ
โครงการนี้อาจมีเครื่องหมายการค้าหรือโลโก้สำหรับโครงการผลิตภัณฑ์หรือบริการ การใช้เครื่องหมายการค้าหรือโลโก้ของ Microsoft ที่ได้รับอนุญาตขึ้นอยู่กับและต้องปฏิบัติตามแนวทางเครื่องหมายการค้าและแบรนด์ของ Microsoft การใช้เครื่องหมายการค้าหรือโลโก้ของ Microsoft ในรุ่นที่แก้ไขของโครงการนี้จะต้องไม่ทำให้เกิดความสับสนหรือบอกเป็นสปอนเซอร์ของ Microsoft การใช้เครื่องหมายการค้าหรือโลโก้ของบุคคลที่สามจะอยู่ภายใต้นโยบายของบุคคลที่สามเหล่านั้น
