ApsaraDB RDS：向量產生（rds_embedding）

背景

嵌入（embedding）是指將高維資料對應為低維表示的過程。在機器學習和自然語言處理中，嵌入通常用於將離散的符號或對象表示為連續的向量空間中的點。

在產生嵌入時，向量資料的值取決於所參照的模型資料，RDS PostgreSQL支援使用rds_embedding外掛程式，將資料庫中的常值內容，基於引入的外部模型，產生對應的向量資料，還支援使用向量相似性運算子，計算資料庫內文本與模型中指定文本的相似性，實現更多業務情境。

前提條件

• 請確保執行個體大版本滿足要求，本外掛程式具體支援的執行個體大版本，請參見支援外掛程式列表。

• 如執行個體大版本已滿足要求，但仍提示不支援，請升級核心小版本，具體操作，請參見升級核心小版本。

• 本文使用的模型為開源OpenAI提供的Embeddings模型，請確保您具備API Key，並且RDS PostgreSQL執行個體所處地區支援訪問OpenAI，本文樣本執行個體所處地區為新加坡。

• RDS PostgreSQL資料庫預設不具備訪問外部網路的能力，因此，需要為RDS PostgreSQL執行個體所屬的VPC配置NAT Gateway，使其允許訪問外部模型。NAT Gateway相關資訊，請參見使用公網NAT GatewaySNAT功能訪問互連網。

  NAT Gateway配置步驟

  1. 建立NAT Gateway。

     1. 登入NAT Gateway管理主控台。

     2. 在公網NAT Gateway頁面，單擊建立NAT Gateway。

     3. （可選）首次使用NAT Gateway時，在建立NAT Gateway頁面關聯角色建立地區，單擊建立關聯角色，建立服務關聯角色。角色建立成功後即可建立NAT Gateway。

     4. 在建立公網NAT Gateway頁面，配置以下購買資訊，然後單擊立即購買。

        說明

        下表僅列出關鍵參數，所有參數的具體資訊，請參見使用公網NAT GatewaySNAT功能訪問互連網。

        配置	說明
        所屬地區	選擇需要建立公網NAT Gateway的地區，需要與RDS PostgreSQL執行個體同一地區。
        所屬專用網路	選擇公網NAT Gateway執行個體所屬的VPC，需要與RDS PostgreSQL執行個體的VPC相同。您可以前往RDS管理主控台的資料庫連接頁面，查看目標執行個體的VPC。
        關聯交換器	選擇公網NAT Gateway執行個體所屬的交換器，需要與RDS PostgreSQL執行個體的交換器相同。您可以前往RDS管理主控台的資料庫連接頁面，查看目標執行個體的交換器。
        訪問模式	本文選擇稍後配置。

     5. 在確認訂單頁面確認公網NAT Gateway的配置資訊，選中服務合約並單擊確認訂單。

        建立成功後，您可以在公網NAT Gateway頁面查看已建立的公網NAT Gateway執行個體。

  2. 為公網NAT Gateway綁定公網IP（EIP）。

     1. 在NAT Gateway管理主控台頁面，找到建立的公網NAT Gateway執行個體，單擊執行個體ID，進入基本資料頁。

     2. 切換至綁定的Elastic IP Address頁簽，單擊綁定Elastic IP Address。

     3. 在綁定Elastic IP Address彈窗中，選擇新購Elastic IP Address並綁定。

     4. 單擊確定。

        綁定成功後，在綁定的Elastic IP Address處查看已綁定的Elastic IP Address。

  3. 建立SNAT條目。

     1. 在NAT Gateway管理主控台頁面，找到建立的公網NAT Gateway執行個體，單擊執行個體ID，進入基本資料頁。

     2. 切換至SNAT管理頁簽，單擊建立SNAT條目。

     3. 在建立SNAT條目頁面，配置以下參數，然後單擊確定建立。

        配置	說明
        SNAT條目粒度	選擇SNAT條目的粒度。本文以選擇交換器粒度為例：指定交換器下的RDS PostgreSQL執行個體通過配置的公網IP訪問公網。
        選擇交換器	在下拉式清單中選擇RDS PostgreSQL執行個體的交換器。
        選擇公網IP地址	選擇用來提供公網訪問的公網IP。本文以選擇使用單IP為例，在下拉式清單中選擇已綁定的EIP。

        建立成功後，在SNAT條目列表處查看已配置的SNAT條目。

外掛程式開啟與關閉

• 開啟外掛程式。

  開啟rds_embedding外掛程式前，需要先開啟vector 外掛程式，vector外掛程式提供了必要的向量資料類型支援和基礎向量操作能力（計算向量之間的距離、相似性等），rds_embedding外掛程式專註於將高維文本資料轉化為向量。

  CREATE EXTENSION vector;
  CREATE EXTENSION rds_embedding;

• 關閉外掛程式。

  DROP EXTENSION rds_embedding;
  DROP EXTENSION vector;

使用樣本

1. 建立測試表（test）。

   CREATE TABLE test(info text, vec vector(1536) NOT NULL);

2. 添加模型。

   SELECT rds_embedding.add_model('text-embedding-ada-002','https://api.openai.com/v1/embeddings','Authorization: Bearer sk-****P','{"input":{"texts":["%s"]},"model":"text-embedding-v1"}','->"data"->0->>"embedding"');

   說明

   • 本文使用的模型為開源OpenAI提供的Embeddings模型，請確保您具備API Key，並且RDS PostgreSQL執行個體所處地區支援訪問OpenAI，本文樣本執行個體所處地區為新加坡。

   • 本樣本使用的函數rds_embedding.add_model()具體使用方法，請參見rds_embedding.add_model()。

3. 插入文本和其對應的向量資料。

   INSERT INTO test SELECT '風急天高猿嘯哀', rds_embedding.get_embedding_by_model('text-embedding-ada-002', 'sk-****P', '風急天高猿嘯哀')::real[];
   INSERT INTO test SELECT '渚清沙白鳥飛回', rds_embedding.get_embedding_by_model('text-embedding-ada-002', 'sk-****P', '渚清沙白鳥飛回')::real[];
   INSERT INTO test SELECT '無邊落木蕭蕭下', rds_embedding.get_embedding_by_model('text-embedding-ada-002', 'sk-****P', '無邊落木蕭蕭下')::real[];
   INSERT INTO test SELECT '不盡長江滾滾來', rds_embedding.get_embedding_by_model('text-embedding-ada-002', 'sk-****P', '不盡長江滾滾來')::real[];

   說明

   本樣本使用的函數rds_embedding.get_embedding_by_model()具體使用方法，請參見rds_embedding.get_embedding_by_model()。

4. 計算文本不盡長江滾滾來與test表中各文本的向量相似性。

   SELECT info, vec <=> rds_embedding.get_embedding_by_model('text-embedding-ada-002', 'sk-****P', '不盡長江滾滾來')::real[]::vector AS distance FROM test ORDER BY vec <=> rds_embedding.get_embedding_by_model('text-embedding-ada-002', 'sk-****P', '不盡長江滾滾來')::real[]::vector;

   返回結果樣本：

         info      |      distance
   ----------------+--------------------
    不盡長江滾滾來 |                  0
    無邊落木蕭蕭下 | 0.6855717919553399
    風急天高猿嘯哀 | 0.7423166439170339
    渚清沙白鳥飛回 | 0.7926204045363088
   (4 rows)

相關參考

curl https://api.openai.com/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "input": "Your text string goes here",
    "model": "text-embedding-ada-002"
  }'

             Objects in extension "rds_embedding"
                      Object description
---------------------------------------------------------------
 function rds_embedding.add_model(text,text,text,text,text)
 function rds_embedding.del_model(text)
 function rds_embedding.get_embedding_by_model(text,text,text)
 function rds_embedding.get_response_by_model(text,text,text)
 function rds_embedding.show_models()
 function rds_embedding.update_model(text,text,text,text,text)
 schema rds_embedding
 table rds_embedding.models
(8 rows)