controllers/gpt_enginner20240618235521/prompt

下記のコードをdjangoで作成ベクトルデータベースは、ベクトルEmbeddingを効率的に保存し、検索するために特別に設計されています。ベクトルEmbeddingは、機械学習やAIでテキスト、イメージ、他のデータタイプを高次元空間で表現するために一般的です。PostgreSQLは、強力なオープンソースの関係データベースであり、ベクトル検索機能を提供するための様々なエクステンションやツールと統合することができます。

PostgreSQLに対するベクトルデータベース
PostgreSQLにpgvector Extensionを使用することで：

pgvectorは、PostgreSQLのエクステンションで、ベクトルデータ型と類似検索をサポートします。
新しいベクトル型を提供し、固定サイズのベクトルを格納することができます。
類似検索を行うことができます、小距離距離で<->の演算子や、他のメトリックに対応した演算子を使用することができます。下記のコードをdjangoで作成ベクトルデータベースは、ベクトルEmbeddingを効率的に保存し、検索するために特別に設計されています。ベクトルEmbeddingは、機械学習やAIでテキスト、イメージ、他のデータタイプを高次元空間で表現するために一般的です。PostgreSQLは、強力なオープンソースの関係データベースであり、ベクトル検索機能を提供するための様々なエクステンションやツールと統合することができます。

PostgreSQLに対するベクトルデータベース
PostgreSQLにpgvector Extensionを使用することで：

pgvectorは、PostgreSQLのエクステンションで、ベクトルデータ型と類似検索をサポートします。
新しいベクトル型を提供し、固定サイズのベクトルを格納することができます。
類似検索を行うことができます、小距離距離で<->の演算子や、他のメトリックに対応した演算子を使用することができます。