Vector Document

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작성 중 입니다.

sqlite-vec와 pgvector 라이브러리를 지원합니다.

• SQLiteVectorDocument 모델 상속을 통해 sqlite-vec 기반으로 텍스트 문서와 메타데이터, 임베딩 벡터를 저장하고, 유사 문서를 검색할 수 있습니다.
• PGVectorDocument 모델 상속을 통해 pgvector 기반으로 텍스트 문서와 메타데이터, 임베딩 벡터를 저장하고, 유사 문서를 검색할 수 있습니다.

from pyhub.rag.models.sqlite import SQLiteVectorDocument

class TaxlawDocument(SQLiteVectorDocument):
    pass

각 모델에는 다음 3개의 모델 필드가 디폴트 생성됩니다.

• page_content : models.TextField 타입
• metadata : models.JSONField 타입
• embedding : 커스텀 BaseVectorField 타입

각 모델 인스턴스 생성 시에 page_content, metadata 필드만 지정하고 저장하면 embedding 필드가 자동으로 생성/저장됩니다. 물론 bulk_create를 통한 저장에서도 embedding 필드가 자동 생성/저장됩니다.

레코드 생성 이후에 쿼리셋의 .similarity_search(검색어, k=4) 메서드를 통해 유사 문서를 검색할 수 있습니다.