PGVector integration
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- javascript, postgresql
- Área
- databases
Línea de trabajo
El issue no nombra archivos ni pruebas. Empieza por localizar la ruta de serialización de parámetros de PostgreSQL y revisar cómo se gestionan actualmente los arrays tipados; el trabajo estará terminado cuando se pueda pasar directamente un Float32Array como valor de PGVector sin convertirlo en un string, con cobertura para el comportamiento del ejemplo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
It would be nice to be able to send an embedding vector directly to PostgreSQL without having to serialize it into a string first.
// Example with Transformers.js library and PGVector extension
const transformers = await import('@xenova/transformers');
const similarityEmbedder = await transformers.pipeline('feature-extraction', 'Xenova/paraphrase-MiniLM-L6-v2');
const result = await similarityEmbedder(text, { pooling: 'mean', normalize: true });
const embedding = '[' + [...result.data].join(',') + ']'; // Please get rid of this step so we can send the Float32Array directly
await client.query(
`INSERT INTO post_embedding (post_id, embedding)
VALUES ($1, $2)`,
[postID, embedding]);
- Lenguaje dominante
- JavaScript
- Estrellas
- 13.2k
- Forks
- 1.4k
- Merge medio
- 6 d 15 h
- PR fusionados (30 d)
- 6
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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