Créer un moteur de recherche sémantique avec OpenAI, Go et PostgreSQL (pgvector)

Ces dernières années, les intégrations vectorielles sont devenues le fondement du traitement du langage naturel (NLP) moderne et de la recherche sémantique. Plutôt que de rechercher par mot-clé, les bases de données vectorielles nous permettent de comparer les « significations » du texte en fonction de représentations numériques (embeddings). Cet exemple montre comment exploiter OpenAI Embeddings, Go et PostgreSQL avec l'extension pgvector pour créer un moteur de recherche sémantique.

Que sont les intégrations ?

Une intégration est une représentation numérique d'un texte (ou d'autres données) sous forme de vecteur dans un espace de grande dimension. Si deux morceaux de texte sont sémantiquement similaires, leurs vecteurs seront proches dans cet espace. En stockant les intégrations dans une base de données comme PostgreSQL (avec l'extension pgvector), nous pouvons effectuer des recherches de similarité rapidement et avec précision.

Pourquoi PostgreSQL avec pgvector ?

pgvector est une extension populaire qui ajoute des types de données vectorielles à PostgreSQL. Il vous permet de :

• Stocker les intégrations sous forme de colonnes ...
  [Courte citation de 8% de l'article original]