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手机版网站建设报价,国美网站建设的目的,门户网站英文,株洲网站设计向量数据库常用SQL语句 创建包含向量字段的表 CREATE TABLE products (id SERIAL PRIMARY KEY,name VARCHAR(100),description TEXT,embedding VECTOR(1536) -- 假设使用1536维向量 );插入向量数据 INSERT INTO products (name, description, embedding) VALUES (智能手机, 高…向量数据库常用SQL语句创建包含向量字段的表CREATETABLEproducts(idSERIALPRIMARYKEY,nameVARCHAR(100),descriptionTEXT,embedding VECTOR(1536)-- 假设使用1536维向量);插入向量数据INSERTINTOproducts(name,description,embedding)VALUES(智能手机,高端旗舰手机,[0.1, 0.2, ..., 0.5]);向量相似度查询以pgvector为例SELECTid,name,1-(embedding[0.3, 0.1, ..., 0.4])ASsimilarityFROMproductsORDERBYembedding[0.3, 0.1, ..., 0.4]LIMIT10;创建向量索引CREATEINDEXONproductsUSINGivfflat(embedding vector_l2_ops)WITH(lists100);-- 针对IVFFlat索引典型应用案例案例1商品推荐系统基于用户浏览历史的向量相似度推荐# 假设已获取用户浏览记录的向量表示user_vector[0.2,0.15,...,0.3]# 使用pgvector查询相似商品query SELECT id, name, 1 - (embedding %s) AS similarity FROM products WHERE category electronics ORDER BY embedding %s LIMIT 5 cursor.execute(query,(user_vector,user_vector))案例2语义搜索实现文本语义相似度搜索fromsentence_transformersimportSentenceTransformer modelSentenceTransformer(all-MiniLM-L6-v2)# 将搜索查询转换为向量query_text续航持久的蓝牙耳机query_vectormodel.encode(query_text).tolist()# 向量数据库查询similar_productscollection.query(query_embeddings[query_vector],n_results3,include[metadata,distances])代码实现示例使用FAISS实现Pythonimportfaissimportnumpyasnp# 创建索引dimension768indexfaiss.IndexFlatIP(dimension)# 添加向量数据vectorsnp.random.rand(1000,dimension).astype(float32)index.add(vectors)# 相似度搜索query_vectornp.random.rand(1,dimension).astype(float32)D,Iindex.search(query_vector,k5)# 返回前5个最相似结果使用Milvus向量数据库frompymilvusimportconnections,Collection# 连接数据库connections.connect(default,hostlocalhost,port19530)# 获取集合collectionCollection(products)# 向量搜索search_params{metric_type:L2,params:{nprobe:10}}resultscollection.search(data[query_vector],anns_fieldembedding,paramsearch_params,limit5,output_fields[name])性能优化技巧索引参数调优以IVF_FLAT为例-- 调整nlist参数平衡查询精度和速度CREATEINDEXONproductsUSINGivfflat(embedding vector_l2_ops)WITH(lists500);混合查询结合向量和标量过滤SELECTid,nameFROMproductsWHEREprice1000ANDembedding[0.1, ..., 0.2]0.3ORDERBYembedding[0.1, ..., 0.2]LIMIT10;向量量化技术应用如PQ编码# 使用Faiss的PQ压缩quantizerfaiss.IndexFlatL2(dimension)indexfaiss.IndexIVFPQ(quantizer,dimension,100,16,8)# 100个簇16个子向量8bits