PostgreSQL + pgvector
Durch das Hinzufügen von pgvector zum PostgreSQL-Ökosystem werden Szenarien für semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) im SQL-Muster verwaltbar.
Architektur
- Einbettung von Tabellen-, Text-/Dokument-Metadaten
- KNN/IVFFLAT-Indizes und filterbare Suche
- Mandantenfähig mit Autorisierung und Sicherheit auf Zeilenebene
Tipps zur Leistung
- Auswahl von Maß- und Entfernungsmetriken
- Caching- und Paging-Strategien
- Batch-Insert und periodischer Reindex
Wann sollte es bevorzugt werden?
- Wenn Sie eine semantische Suche hinzufügen möchten, ohne die vorhandene SQL-Engine zu beschädigen
- In Unternehmensumgebungen, in denen Compliance und Überprüfbarkeit Priorität haben
Fazit: Mit pgvector bietet Postgres eine praktische und überschaubare Plattform für RAG.
