概要
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在本模块中，你学习了如何使用 Azure Database for PostgreSQL 中的 pgvector 扩展实现矢量搜索功能。 首先，通过启用扩展和设计包含矢量列的架构来存储来自不同模型的嵌入内容，了解维度大小如何影响存储和性能。 你探索了三个距离运算符（Euclidean 距离、余弦距离和内部产品），并了解了何时根据嵌入模型和用例应用每个距离运算符。
你还了解了如何使用 IVFFlat 和 HNSW 算法创建矢量索引，以将昂贵的顺序扫描转换为最接近的邻近搜索。 你发现 IVFFlat 在创建索引之前需要现有数据，并使用列表和探测参数来平衡速度和召回率，而 HNSW 可以增量为数据编制索引，并使用 m、ef_construction 和 ef_search 参数提供更好的召回率。 你学习了使用 EXPLAIN ANALYZE 验证索引使用情况，并将运算符类与距离运算符匹配。
此外，你还探索了索引生命周期管理策略，包括通过pg_stat_user_indexes监视索引运行状况、确定何时在重大数据更改后重新生成索引，以及处理需要更新所有矢量的嵌入模型迁移。 实现了语义检索模式，这些模式将矢量相似性与元数据筛选、距离阈值和多向量查询相结合。 最后，你设计了将源文档与区块分开的 RAG 管道架构，从而为 LLM 应用程序启用包含完整引文元数据的上下文检索。