我們建立了pgai Vectorizer來簡化 AI 應用程式的嵌入管理——而無需單獨的資料庫或複雜的基礎設施。自推出以來，開發人員已經在 Timescale Cloud 上建立了超過 3,000 個向量化器，還有更多是自架的。
但是開發人員希望 pgai Vectorizer 能夠與熟悉的應用程式建立工具配合使用並支援更多的嵌入提供者。今天，我們透過兩項重要更新來實現這一目標：
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SQLAlchemy 支援：最廣泛使用的 Python ORM，SQLAlchemy 允許您使用 Python 而不是原始 SQL 來處理資料庫。現在，pgai Vectorizer 直接集成，因此您可以像使用 SQLAlchemy 查詢任何其他列一樣儲存和查詢向量嵌入。
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透過 LiteLLM 實作更多嵌入模型： LiteLLM 為多個嵌入提供者提供了一個簡單的 API。現在，pgai Vectorizer 可透過單一 SQL 指令與 OpenAI、Cohere、Hugging Face、Mistral、Azure OpenAI、AWS Bedrock 和 Google Vertex 搭配使用。
這些更新使得使用 Python 中的嵌入變得更簡單、更靈活 - 沒有額外的複雜性，只是適合您現有堆疊的工具。
（更多關於我們為何建構 pgai Vectorizer 的資訊：向量資料庫是錯誤的抽象。）
SQLAlchemy：像其他欄位一樣儲存和查詢向量
SQLAlchemy 是一個抽象 SQL 查詢的 Python ORM，現在與 pgai Vectorizer 集成，允許您像任何其他資料庫列一樣儲存和查詢嵌入 - 而無需編寫原始 SQL。
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像任何其他列一樣嵌入和檢索向量：將嵌入定義為模型內的結構化欄位。
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在 ORM 表達式內執行向量相似性查詢：無需原始 SQL 或外部向量儲存。
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使用 Alembic 遷移：保持架構變更的版本控制。
這使得在 Postgres 內部儲存、檢索和更新嵌入變得更加容易，同時保持所有內容都是 ORM 原生的。
op.create_vectorizer(
source="blog",
embedding=OpenAIConfig(
model='text-embedding-3-small',
dimensions=768
),
chunking=CharacterTextSplitterConfig(
chunk_column='content',
),
formatting=PythonTemplateConfig(template='$title - $chunk')
)LiteLLM：使用單一 SQL 指令交換嵌入提供者
選擇正確的嵌入模型會影響成本、效能和準確性——但切換提供者不應該需要重寫查詢。 LiteLLM 透過使用單一 SQL 命令實現無縫提供者交換來消除這種摩擦（無需重寫查詢，無需手動重新處理）。
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立即切換供應商：以最少的努力測試 OpenAI、Cohere、Hugging Face、Mistral、Azure OpenAI、AWS Bedrock 和 Google Vertex。
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無查詢重寫：無論嵌入提供者是誰，應用程式都能繼續運作。
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切換時保留舊嵌入：確保平穩過渡而無停機。
SELECT ai.create_vectorizer(
'my_table'::regclass,
embedding => ai.embedding_litellm(
'cohere/embed-english-v3.0',
1024,
api_key_name => 'COHERE_API_KEY'
),
chunking => ai.chunking_recursive_character_text_splitter('contents')
);LiteLLM 現已可供自架用戶使用，並且即將登陸Timescale Cloud 。
幾分鐘內即可開始
Pgai Vectorizer 的 SQLAlchemy 和 LiteLLM 整合現已推出，使得在 Postgres 內部儲存、查詢和試驗向量嵌入變得前所未有的簡單。
立即嘗試
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使用 SQLAlchemy 定義向量列
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使用 LiteLLM 測試不同的嵌入提供者
對於自託管部署，需要外部工作人員來處理嵌入。在 Timescale Cloud 中，這可以自動處理 API 呼叫並動態擴展工作負載。
下一步是什麼？
Pgai Vectorizer 只是一個開始。我們正在建立更廣泛的 AI 原生資料庫體驗，其中 Postgres 支援更智慧的索引、高級 AI 搜尋以及與 AI 工具的更深層次的整合。期待更多的增強功能，使 Postgres 成為建立 AI 應用程式的最佳場所。
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原文出處：https://dev.to/timescale/pgai-vectorizer-sqlalchemy-and-litellm-make-vector-search-simple-29mp
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