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Introduzione a pgvector per PostgreSQL

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico sta trasformando il panorama dello sviluppo software, rendendo la ricerca di similarità una funzionalità sempre più richiesta. Per soddisfare questa esigenza, l’estensione pgvector per PostgreSQL si posiziona come una soluzione robusta, efficiente e nativa.

Dopo l’articolo precedente in cui abbiamo analizzato che cos’è un database vettoriale, e perchè è utilizzato all’interno di progetti RAG, vediamo un estensione che può essere integrata in PostgreSQL per renderlo un database vettoriale.

Cos’è pgvector?

pgvector è un’estensione open-source che dota il database PostgreSQL della capacità di memorizzare e interrogare vettori di embedding. I vettori sono rappresentazioni numeriche di dati complessi (come testo, immagini o audio) che ne catturano le caratteristiche semantiche o strutturali. Questa estensione introduce un nuovo tipo di dato, il vector, e una serie di operatori dedicati per eseguire calcoli di distanza e similarità direttamente all’interno del database.

Questa architettura elimina la necessità di implementare e gestire un’infrastruttura di ricerca vettoriale separata, integrando la potenza del machine learning nel sistema di gestione di database relazionale più affidabile e diffuso.

Vantaggi strategici dell’utilizzo di pgvector

  1. Semplificazione architetturale: L’integrazione nativa in PostgreSQL riduce la complessità del sistema. Si evita il “vendor lock-in” e i problemi di sincronizzazione e coerenza tra database relazionali e sistemi di ricerca vettoriale esterni. L’intera logica dei dati risiede in un unico luogo, semplificando la gestione, la scalabilità e la manutenzione.
  2. Affidabilità e coerenza (ACID): Sfruttando la stabilità di PostgreSQL, pgvector garantisce che le operazioni sui vettori siano conformi ai principi ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità). Questo è cruciale per applicazioni che richiedono alta integrità dei dati, come i sistemi di e-commerce, i servizi finanziari e le piattaforme di gestione documentale.
  3. Performance ottimizzate: Oltre alla ricerca esatta, pgvector supporta algoritmi di ricerca per vicino più prossimo approssimato (ANN – Approximate Nearest Neighbor), essenziali per gestire grandi volumi di dati con performance scalabili. L’estensione offre l’opzione di creare indici ivfflat, che migliorano notevolmente le prestazioni delle query di ricerca di similarità su set di dati di grandi dimensioni.
  4. Flessibilità e metriche di distanza: pgvector supporta le metriche di distanza più comuni, offrendo agli sviluppatori la flessibilità di scegliere l’algoritmo più adatto al proprio caso d’uso:
    • Somiglianza del coseno (<->): Ideale per comparare la direzione dei vettori, spesso utilizzata nella ricerca semantica e nei sistemi di raccomandazione.
    • Distanza Euclidea (<->): Misura la distanza geometrica tra due vettori, utile per trovare la “vicinanza” in uno spazio n-dimensionale.
    • Prodotto interno (<#-#>): Spesso usato nei sistemi di raccomandazione per misurare la preferenza.

Casi d’uso aziendali e implementazione

  • E-commerce e raccomandazione di prodotti: Utilizzare gli embedding dei prodotti per consigliare articoli simili a un utente, migliorando l’esperienza di acquisto e aumentando il valore medio del carrello.
  • Gestione documentale e ricerca semantica: Permettere agli utenti di trovare documenti rilevanti non solo per parole chiave, ma anche per il loro contenuto e significato concettuale.
  • Sistemi di chatbot e RAG (Retrieval-Augmented Generation): Integrare pgvector come knowledge base per arricchire le risposte di modelli generativi, recuperando informazioni pertinenti in base alla query dell’utente.
  • Analisi di dati multimediali: Indicizzare immagini, audio o video per consentire ricerche basate sulla somiglianza del contenuto, come la ricerca di volti simili o di scene specifiche in un video.

Pgvector rappresenta un passo fondamentale nell’evoluzione dei database relazionali, colmando il divario tra i dati strutturati e le applicazioni basate sull’Intelligenza Artificiale. La sua semplicità di implementazione e la sua perfetta integrazione nell’ecosistema di PostgreSQL ne fanno la scelta ideale per le aziende che desiderano potenziare le proprie applicazioni con funzionalità di ricerca vettoriale, mantenendo al contempo l’affidabilità e la sicurezza che PostgreSQL garantisce.