PGVector integration
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- javascript, postgresql
- Ambito
- databases
Direzione di ricerca
L'issue non indica file né test. Inizia individuando il percorso di serializzazione dei parametri PostgreSQL e verificando come vengono gestiti attualmente gli array tipizzati; il lavoro è completo quando è possibile passare direttamente un Float32Array come valore PGVector senza convertirlo in una stringa, con una copertura del comportamento dell'esempio.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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]);
- Lingua principale
- JavaScript
- Stelle
- 13.2k
- Fork
- 1.4k
- Merge medio
- 6g 15h
- PR unite (30g)
- 6
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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