pgवेक्टर रिट्रीवर टेंप्लेट

अपने रिट्रीवर को लागू करने के लिए, PostgreSQL और pgvector का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसका इस्तेमाल करें अपने डेटाबेस के साथ काम करने के लिए, नीचे दिए उदाहरण को शुरुआती पॉइंट के तौर पर देखें और उसमें बदलाव करें स्कीमा चुनें.

import { embed } from '@genkit-ai/ai/embedder';
import { Document, defineRetriever, retrieve } from '@genkit-ai/ai/retriever';
import { defineFlow } from '@genkit-ai/flow';
import { textEmbeddingGecko } from '@genkit-ai/vertexai';
import { toSql } from 'pgvector';
import postgres from 'postgres';
import { z } from 'zod';

const sql = postgres({ ssl: false, database: 'recaps' });

const QueryOptions = z.object({
  show: z.string(),
  k: z.number().optional(),
});

const sqlRetriever = defineRetriever(
  {
    name: 'pgvector-myTable',
    configSchema: QueryOptions,
  },
  async (input, options) => {
    const embedding = await embed({
      embedder: textEmbeddingGecko,
      content: input,
    });
    const results = await sql`
      SELECT episode_id, season_number, chunk as content
        FROM embeddings
        WHERE show_id = ${options.show}
        ORDER BY embedding <#> ${toSql(embedding)} LIMIT ${options.k ?? 3}
      `;
    return {
      documents: results.map((row) => {
        const { content, ...metadata } = row;
        return Document.fromText(content, metadata);
      }),
    };
  }
);

और यहां बताया गया है कि फ़्लो में रिट्रीवर का इस्तेमाल कैसे किया जाए:

// Simple flow to use the sqlRetriever
export const askQuestionsOnGoT = defineFlow(
  {
    name: 'askQuestionsOnGoT',
    inputSchema: z.string(),
    outputSchema: z.string(),
  },
  async (inputQuestion) => {
    const docs = await retrieve({
      retriever: sqlRetriever,
      query: inputQuestion,
      options: {
        show: 'Game of Thrones',
      },
    });
    console.log(docs);

    // Continue with using retrieved docs
    // in RAG prompts.
    //...
  }
);