PGVector integration
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- javascript, postgresql
- 領域
- databases
調査の方向性
この issue ではファイルもテストも指定されていません。まず PostgreSQL パラメータのシリアライズ経路を特定し、現在 typed array がどのように扱われているかを確認してください。Float32Array を文字列に変換せず、PGVector の値として直接渡せるようになり、例の動作をカバーするテストがあることが完了条件です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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]);
- 主要言語
- JavaScript
- スター
- 13.2k
- フォーク
- 1.4k
- 平均マージ
- 6日 15時間
- マージ済み PR（30日）
- 6
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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