Introducción
Las aplicaciones de inteligencia artificial requieren almacenamiento y recuperación eficaces de incrustaciones de vectores para impulsar la búsqueda semántica, las recomendaciones y la generación aumentada de recuperación. Este módulo le guía por la implementación de funcionalidades de búsqueda vectorial en Azure Database for PostgreSQL mediante la extensión pgvector, lo que le permite crear soluciones de inteligencia artificial que encuentren contenido semánticamente similar a partir de los datos.
Imagine que es un desarrollador que crea un sistema de búsqueda de base de conocimiento para una empresa de servicios legales. El sistema debe ayudar a los abogados a encontrar documentos, contratos y precedentes legales relevantes en función del significado de sus consultas en lugar de coincidencias exactas de palabra clave. Cuando un abogado busca "incumplimiento del deber fiduciario en la fusión corporativa", el sistema debe devolver documentos que analicen conceptos similares incluso si usan terminología diferente.
El equipo ha elegido Azure Database for PostgreSQL porque la empresa ya almacena los metadatos del documento y la información del cliente allí. En lugar de introducir una base de datos vectorial independiente y administrar la sincronización de datos, quiere agregar funcionalidades de búsqueda de vectores directamente a la instancia de PostgreSQL existente. El sistema debe controlar cientos de miles de documentos legales, admitir consultas en tiempo real con tiempos de respuesta de sub-segundo y actualizar incrustaciones a medida que llegan nuevos documentos diariamente.
Debe habilitar la extensión pgvector, diseñar un esquema que almacene incrustaciones junto con metadatos de documento, crear índices que equilibren la velocidad de búsqueda con respecto a la precisión y crear consultas que recuperen los documentos más relevantes para los asistentes de investigación legal con tecnología RAG.
Después de completar este módulo, podrá:
- Almacenamiento y inserción de vectores de consulta mediante la extensión pgvector en Azure Database for PostgreSQL
- Ejecución de búsquedas de similitud de vector mediante diferentes métricas y operadores de distancia
- Creación y administración de índices vectoriales para optimizar el rendimiento de la búsqueda
- Implementar estrategias de actualización y renovación de incrustaciones para conjuntos de datos en evolución
- Creación de patrones de recuperación que integran la búsqueda de vectores de PostgreSQL con canalizaciones RAG