pgvectorとGeminiで作るRAGパイプライン — Embedding・Vector DBの仕組みから実装まで
この記事で分かること
pgvectorとGeminiを使ったRAGパイプラインの実装手順を、EmbeddingとVector DBの仕組みから学べる。具体的なコード例やデータベース設計のポイントが含まれており、実際にRAGシステムを構築する際の参考になる。
詳細要約
pgvectorとGeminiを組み合わせたRAGパイプラインの実装では、まずテキストデータをGeminiのEmbedding APIでベクトル化し、それをpgvectorが拡張したPostgreSQLに格納する。検索時は、ユーザー質問を同様にベクトル化して類似検索し、取得した関連文脈をGeminiに渡して回答を生成する。実装上の具体点として、pgvectorのインデックス種別はデータ量に応じて選択し、小規模ならIVFFlat、大規模ならHNSWが推奨される。また、Embeddingモデルの次元数はGeminiの仕様に合わせ、PostgreSQLのカラム定義で適切な次元数を指定する必要がある。