pgai Vectorizer: Từ Chuyên Biệt Đến Khả Dụng Toàn Cầu Với Mọi Postgres!
Lê Lân1
Giới Thiệu pgai Vectorizer: Công Cụ Tạo Và Quản Lý Embedding Mạnh Mẽ Cho Mọi Cơ Sở Dữ Liệu Postgres
Mở Đầu
pgai Vectorizer giờ đây đã có phiên bản Python CLI và thư viện, đem lại khả năng tương thích với mọi cơ sở dữ liệu Postgres từ tự quản lý đến nền tảng đám mây như Timescale Cloud, Amazon RDS, Supabase,... Đây là bước phát triển quan trọng dựa trên phản hồi của cộng đồng nhà phát triển, nhằm mở rộng khả năng truy cập trong khi vẫn giữ được sự tích hợp sâu sắc với Postgres.
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng thâm nhập sâu rộng, việc quản lý embedding vector trở thành một phần cốt lõi cho các ứng dụng AI như tìm kiếm ngữ nghĩa, hệ thống truy xuất thông tin và RAG (Retrieval-Augmented Generation). Tuy nhiên, nhiều nhà phát triển gặp khó khăn với các quy trình ETL phức tạp, sự đồng bộ embedding và dữ liệu nguồn luôn thay đổi. pgai Vectorizer ra đời nhằm giải quyết những vấn đề đó với cách tiếp cận đơn giản, trực quan và hiệu quả.
Bài viết này sẽ phân tích chi tiết về pgai Vectorizer, từ lý do ra đời, sự thay đổi quan trọng gần đây, tính năng nổi bật, cách sử dụng, và cách nó tương thích với đa số nền tảng Postgres hiện nay.
Tại Sao Phát Triển pgai Vectorizer Cho Postgres?
Khó Khăn Khi Quản Lý Embeddings AI
Các nhà phát triển AI thường phải đối mặt với:
- Quy trình cồng kềnh, phức tạp gồm nhiều bước ETL.
- Rắc rối trong việc giữ embedding đồng bộ với dữ liệu gốc thay đổi.
- Giải pháp tự chế tạo gây tốn thời gian bảo trì, không tập trung phát triển tính năng AI.
- Embedding bị lỗi thời làm giảm chất lượng tìm kiếm và gây ra hallucinations trong ứng dụng RAG.
Giải Pháp Đơn Giản Hóa Qua pgai Vectorizer
pgai Vectorizer mang tới:
- Một cú pháp SQL đơn giản như tạo chỉ mục, giúp tự động hóa toàn bộ chu trình tạo và đồng bộ embedding.
- Tích hợp sâu với Postgres, vừa thân thiện với dev quen SQL vừa giảm bớt bộ phận hạ tầng rườm rà.
- Được cộng đồng đón nhận tích cực và nhanh chóng được áp dụng rộng rãi.
pgai Vectorizer giúp nhà phát triển tập trung vào xây dựng các ứng dụng AI sáng tạo thay vì vật lộn với hạ tầng phức tạp.
Sự Thay Đổi: Từ Extension Riêng Sang Python CLI và Thư Viện
Hạn Chế Của Phiên Bản Extension Trước Đây
- Phiên bản đầu tiên chạy dưới dạng extension chỉ dùng được với Postgres tự quản hoặc Timescale Cloud.
- Những dịch vụ quản lý cơ sở dữ liệu Postgres khác như Amazon RDS, Supabase không thể sử dụng trừ khi được nhà cung cấp hỗ trợ extension này.
- Điều này giới hạn rất nhiều người dùng trong cộng đồng.
Giải Pháp Mới
- pgai Vectorizer giờ đây có phiên bản Python CLI và thư viện, hoàn toàn tương thích với bất kỳ Postgres nào.
- Cung cấp tính linh hoạt cao khi giữ nguyên sức mạnh và sự tiện lợi của công cụ vector hóa.
- Thư viện Python đảm nhận việc tạo ra các đối tượng trong database, cung cấp API SQL để tải dữ liệu, tạo embedding, quản lý đồng bộ và ghi kết quả trở lại Postgres.
Lợi Ích Của Việc Chuyển Đổi
- Tương thích mọi nền tảng Postgres quản lý hoặc tự host.
- Giúp dễ tích hợp hơn với hạ tầng dữ liệu sẵn có.
- Duy trì tốt tính ổn định, khả năng vận hành trong môi trường sản xuất.
- Cho phép thử nghiệm nhiều model embedding khác nhau mà không cần chỉnh sửa nhiều trong code ứng dụng.
Các Tính Năng Nổi Bật Của pgai Vectorizer Python Library
Tạo Và Quản Lý Embedding Tự Động
- Tích hợp tạo embedding từ dữ liệu Postgres và các tài liệu lưu trên S3.
- Embedding cập nhật linh hoạt theo sự thay đổi của nguồn dữ liệu, tránh embedding lỗi thời.
- Hỗ trợ xử lý theo batch, chống quá tải, xử lý sự cố dịch vụ AI như giới hạn tốc độ và trễ.
Hỗ Trợ Mô Hình Thử Nghiệm Nhanh
- Cho phép chuyển đổi dễ dàng giữa các model embedding khác nhau.
- So sánh hiệu suất và thử nghiệm mà không cần thay đổi lambda code hay xử lý lại dữ liệu thủ công.
Tương Thích Với Hệ Sinh Thái pgvector
- Dữ liệu embedding được lưu theo chuẩn pgvector.
- Dễ dàng phối hợp với các công cụ tìm kiếm vector như pgvector, pgvectorscale, tạo nên hệ thống tìm kiếm sematic và truy xuất thông tin mạnh mẽ.
Hướng Dẫn Sử Dụng Nhanh pgai Vectorizer
1. Cài Đặt và Kích Hoạt
2. Tạo Vectorizer Từ Bảng Dữ Liệu Văn Bản
SELECT ai.create_vectorizer( 'wiki'::regclass, if_not_exists => true, loading => ai.loading_column(column_name => 'text'), embedding => ai.embedding_openai(model => 'text-embedding-ada-002', dimensions => '1536'), destination => ai.destination_table(view_name => 'wiki_embedding'));3. Tạo Vectorizer Xử Lý Tài Liệu Lưu Trên Amazon S3
- Tạo bảng tài liệu với metadata và URL trỏ tới S3:
CREATE TABLE document ( id SERIAL PRIMARY KEY, title TEXT NOT NULL, uri TEXT NOT NULL, content_type TEXT, created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, owner_id INTEGER, access_level TEXT, tags TEXT[]);
INSERT INTO document (title, uri, content_type, owner_id, access_level, tags) VALUES('Product Manual', 's3://my-bucket/documents/product-manual.pdf', 'application/pdf', 12, 'internal', ARRAY['product', 'reference']),('API Reference', 's3://my-bucket/documents/api-reference.md', 'text/markdown', 8, 'public', ARRAY['api', 'developer']);- Tạo vectorizer cho bảng tài liệu:
SELECT ai.create_vectorizer( 'document'::regclass, loading => ai.loading_uri(column_name => 'uri'), chunking => ai.chunking_recursive_character_text_splitter( chunk_size => 700, separators => array[ E'\n## ', E'\n### ', E'\n#### ', E'\n- ', E'\n1. ', E'\n\n', E'\n', '.', '?', '!', ' ', '', '|' ] ), embedding => ai.embedding_openai('text-embedding-3-small', 768), destination => ai.destination_table('document_embeddings'));4. Chạy Worker Tạo Embedding
pgai vectorizer worker -d postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/postgresWorker sẽ tự động tạo và cập nhật embedding theo cấu hình đã thiết lập.
Tương Thích Và Khả Năng Mở Rộng
Làm Việc Với Mọi Dịch Vụ Postgres Hiện Nay
pgai Vectorizer hỗ trợ đa nền tảng Postgres như:
- Timescale Cloud
- Postgres tự host
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Supabase
- Google Cloud SQL for PostgreSQL
- Azure Database for PostgreSQL
- Neon PostgreSQL
- Render PostgreSQL
- DigitalOcean Managed Databases
- Và bất kỳ dịch vụ quản lý hay tự host nào chạy PostgreSQL phiên bản 15 trở lên
Lưu ý: Việc hỗ trợ rộng rãi này đáp ứng trực tiếp nhu cầu lớn nhất của cộng đồng nhà phát triển AI đang sử dụng nhiều giải pháp Postgres đám mây khác nhau mà trước đây không dùng được pgai Vectorizer.
Tính Năng Đặc Biệt Cho Tài Liệu Đa Định Dạng
- Tích hợp công cụ IBM Docling hỗ trợ chuyển đổi, trích xuất và xử lý file PDF, DOCX, XLSX, HTML, hình ảnh…
- Xây dựng hệ thống tìm kiếm tài liệu mạnh mẽ luôn trong vòng quản lý Postgres.
Kết Luận
pgai Vectorizer đã bước sang một giai đoạn đột phá mới với phiên bản Python CLI và thư viện, mở rộng khả năng tương thích với mọi hệ thống Postgres. Điều này không chỉ giúp đơn giản hóa việc triển khai cho nhà phát triển mà còn gia tăng sức mạnh của việc tạo và quản lý embedding trong các ứng dụng AI hiện đại. Việc duy trì tích hợp sâu với Postgres cùng tính năng tự động hóa cao chính là điểm cộng lớn khiến pgai Vectorizer trở thành công cụ lý tưởng cho các dự án sản xuất và thử nghiệm AI.
Hãy bắt đầu trải nghiệm ngay hôm nay với pgai Vectorizer qua GitHub chính thức — nơi bạn có thể khám phá tính năng, tài liệu hướng dẫn và tham gia cộng đồng người dùng để góp ý, hỗ trợ.
Tham Khảo
1
100%
Loading...