# 如何在 Python 中整合 pgVector
在当今的 AI 和机器学习领域，特征向量的存储和管理变得越来越重要。PostgreSQL 是一个优秀的关系型数据库，而 pgVector 则是一个用于存储和检索高维向量数据的扩展。接下来，我们将详细介绍如何在 Python 中整合 pgVector，提供一个简单的指导和示例代码。
## 流程概述
在开始之前，我们可以将整件事情的流程可视化为
目录PDF合并、拆分、删除页面图片转PDF举例 PDF合并、拆分、删除页面2种合并方式：多个文件合并为一个文件，在文件中插入其他文件页面 2种分割方式：文件分割为固定页数，分割提取连续多页 2种删除方式：删除文件连续多页，删除文件非连续多页 代码如下：from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter
from natsort import natso
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2023-11-22 13:22:46
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目录配置实现生产者和消费者生产者消费者测试总结RabbitMQ是目前非常热门的一款消息中间件，不管是互联网大厂还是中小企业都在大量使用。Spring Boot的兴起，极大地简化了Spring的开发，本文将使用Spring Boot与RabbitMQ进行简单整合，实现生产和消费消息。配置Spring Boot使用了这么久，套路差不多摸清楚了。Spring Boot与其他组件进行整合，无非就是加入po
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2024-03-18 20:07:48
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```markdown
在过去的几年里，随着人工智能和机器学习的快速发展，向量数据库的使用逐渐成为一种趋势。Python 的 pgvector 库是 PostgreSQL 数据库的一个扩展，旨在支持高效存储和检索高维向量，尤其适用于机器学习领域。目前，pgvector 已经在多个项目中得到了广泛应用。
> **引用**: “随着数据量的增长，如何高效管理和检索高维数据成为了新的挑战。” — 20
# Python 删除 pgvector 数据
在数据库管理中，数据的增删改查是基本操作。`pgvector` 是 PostgreSQL 中用于存储和操作向量数据的扩展。本文将介绍如何在 Python 中使用 psycopg2 库删除 pgvector 数据。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了 psycopg2 库。如果未安装，可以通过 pip 安装：
```bash
pip ins
原创
2024-07-16 04:52:22
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Python简介： Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 它由著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，于 1991 正式年发布，是纯粹的自由软件、源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。 Python 2.0 于 2000
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2023-12-17 10:29:20
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# PGVector: Java Library for Vector Processing
:
"这里面写函数的描述"
这里写代码
return x #如果没有返回值就叫"过程"，函数和过程的区别就是有无返回值实例def fun1():
"这里是测试"
print('这是第一个函数')
return 0
fun1() #调用函数 函数传参def test(x,y,z):
print
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2023-08-24 10:55:17
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1、基本格式src是源代码目录public class Shan { //定义名为Shan的类
public static void main(String[] args) { //固定格式
System.out.println("Hello World!!!"); //输出格式
}
}
使用psvm可以快捷输出 public static void ma
一.docker镜像原理1.操作系统组成部分进程调度子系统 进程通信子系统 内存管理子系统 设备管理子系统文件管理子系统 网络通信子系统 作业控制子系统Linux文件系统由bootfs和rootfs两部分组成 bootfs：包含bootloader（引导加载程序）和 kernel（内核） rootfs： root文件系统，包含的就是典型 Linux 系统中的/dev，/proc，/bin，/etc
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2024-10-22 10:00:59
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# 如何实现“pgvector docker 镜像”
## 流程概述
下面是实现“pgvector docker 镜像”的步骤：
```mermaid
erDiagram
Developer --> 小白: 教导
小白 --> 实现: pgvector docker 镜像
```
## 步骤和代码
1. **安装Docker**
- 代码：
```bash
原创
2024-05-31 07:05:48
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# pgvector的架构及应用
在当今的机器学习和深度学习时代，向量化处理已成为数据处理的重要方法。对于关系数据库的使用者来说，如何高效存储和查询向量数据是一个挑战。pgvector是PostgreSQL的一个扩展，它提供了用于存储和处理向量数据的能力。本文将深入探讨pgvector的架构，并给出相应的代码示例，帮助您理解其核心原理及应用场景。
## pgvector简介
pgvector
```markdown
在这篇博文中，我们将详细描述如何在Docker环境中搭建pgvector扩展，以便进行高效的向量处理。pgvector是PostgreSQL的一个扩展，能够使数据库支持向量数据类型，非常适合于机器学习和数据科学的应用场景。
# 环境准备
在开始搭建pgvector之前，我们需要确保系统满足以下软硬件要求：
| 项目 | 要求
（1）可以通过下面的官方下载网站或者国内清华的镜像站点下载 Apache NetBeans： https://netbeans.apache.org/download/index.html进入网站后如图所示，点击Download进行下载，如下图所示。 这里用的是 Apache NetBeans的最新版本是11.3。您可以选择并下载最新的版本或以前的版本，如下图所示。
Oracle数据库发展到今天，“IO为王”已经是一种发展方向趋势。ExtraData一体机的重要特色之一就是最大程度的发挥IO能力、提高IO吞吐量。相比CPU和内存，IO存储有其特殊性。我们讨论IO，通常成为I/O栈（I/O Stack）。I/O栈设计的对象是一系列关键组件层，包括HBA、Storage Switches、Storage Array和Physical Disks。这些对象共同合力，
一、Vector介绍Vector 是矢量队列，它是JDK1.0版本添加的类。继承于AbstractList，实现了List, RandomAccess, Cloneable这些接口。 Vector 继承了AbstractList，实现了List；所以，它是一个队列，支持相关的添加、删除、修改、遍历等功能。 Vector 实现了RandmoAccess接口，即提供了随机访问功能 ——&n
【代码】pgvector的安装及使用。
原创
2024-09-23 12:22:10
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前言持久存储是一种非易失性存储，在重启设备时也不会丢失数据。Cocoa框架提供了几种数据持久化机制：1）属性列表；2）对象归档；3）iOS的嵌入式关系数据库SQLite3；4）Core Data。在iOS开发中，持久化数据的方法也并不限于属性列表、对象归档、SQLite3和Core Data。它们只是四种最常用且简单的方法。其实也可以使用传统C语言I/O调用（比如，fopen()）读写数据，也可以
llamaindex 使用 PGVector 进行 RAG（Retrieval-Augmented Generation）
在当前的 AI 研发和应用场景中，如何高效地检索和生成信息是一个重要的研究方向。近期，在使用 llamaindex 结合 PGVector 实现 RAG 功能时，我们遭遇了一些问题。通过这篇文章，我们将详细记录处理这一问题的全过程，涉及现象描述、根因分析、解决方案等步骤。
