بناء قاعدة بيانات متجهية باستخدام FAISS وPostgreSQL

ما الذي نبنيه

في هذا الدرس، سنقوم ببناء نظام قاعدة بيانات متجهية قوي قادر على دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب قدرات بحث متجهية سريعة وفعالة. من خلال دمج FAISS للبحث عن التشابه المتجهي وPostgreSQL مع pgvector لإدارة البيانات العلائقية، سيقوم النظام بالتعامل بكفاءة مع البيانات عالية الأبعاد وإجراء عمليات البحث الدلالي. هذا الإعداد مفيد بشكل خاص للتطبيقات مثل محركات التوصية ومحركات البحث الدلالي وحلول الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تتطلب استرجاع سريع للعناصر المتشابهة من مجموعات البيانات الكبيرة.

النتيجة النهائية ستكون نظامًا يمكنه فهرسة والبحث عبر ملايين المتجهات بكفاءة، مستفيدًا من تسريع GPU لتحسين الأداء. سيمكن ذلك نماذج الذكاء الاصطناعي من تنفيذ عمليات مثل مطابقة التشابه والاسترجاع الدلالي مع تقليل التأخير وزيادة الدقة.

من خلال دمج المبادرات الإقليمية مثل رؤية السعودية ٢٠٣٠ والاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي في الإمارات، يمكن لهذا الإعداد تعزيز البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في دول مجلس التعاون الخليجي بشكل كبير، ودعم الشركات المحلية والمشاريع الحكومية في تحقيق أهداف التحول الرقمي الخاصة بها.

الإعداد والتثبيت

نحتاج إلى تثبيت المكتبات اللازمة وإعداد بيئتنا لدعم العمليات المتجهية على كل من CPU وGPU. يتضمن ذلك إعداد FAISS مع دعم GPU، وPostgreSQL مع امتداد pgvector، والمكتبات اللازمة لـ Python لمعالجة البيانات والتفاعل مع API.

pip install faiss-gpu==1.14.0
pip install psycopg2-binary
pip install numpy
pip install pandas

بالإضافة إلى ذلك، تأكد من تثبيت PostgreSQL وتمكين امتداد pgvector. قد تحتاج إلى وصول إداري لتثبيت الامتدادات على قاعدة بيانات PostgreSQL الخاصة بك.

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

يمكن إدارة...