EDB 팀9월 03, 2024 Postgres 데이터베이스에서 pgvector와 그 애플리케이션을 살펴보세요. 벡터 유사도 검색과 벡터 데이터를 생성하고 저장하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. Postgres 워크로드를 가속화하는 방법은 무수히 많습니다. 데이터를 저장하고 쿼리하는 방법, 데이터의 크기, 쿼리를 실행하는 빈도에 따라 달라집니다. 이 블로그 게시물에서는 데이터베이스 벡터 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행하여 Postgres의 AI 기반 워크로드에 pgvector가 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다. pgvector: Postgres에서 벡터 데이터 저장 및 쿼리하기 pgvector는 벡터를 저장, 쿼리 및 인덱싱할 수 있는 PostgreSQL 확장입니다. Postgres 16에는 기본 벡터 기능이 없으며, pgvector는 이 공백을 메우기 위해 설계되었습니다. 벡터 데이터를 나머지 데이터와 함께 Postgres에 저장하고, 벡터 유사도 검색을 수행하면서 Postgres의 모든 훌륭한 기능을 활용할 수 있습니다. 벡터 유사도 검색은 누가 […]