Flutter矢量图形处理插件pgvector的使用

Flutter矢量图形处理插件pgvector的使用

pgvector-dart 是一个支持 Dart 的库，用于与 PostgreSQL 数据库进行矢量图形处理。它支持 postgres 包。

开始使用

首先，在 pubspec.yaml 文件中添加 pgvector 依赖：

dart pub add pgvector

然后根据你的数据库库类型进行配置：

  • postgres

使用 postgres

导入库

import 'package:pgvector/pgvector.dart';

添加编码器

var connection = await Connection.open(endpoint,
    settings: ConnectionSettings(
        typeRegistry: TypeRegistry(encoders: [pgvectorEncoder])));

启用扩展

await connection.execute('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector');

创建表

await connection.execute('CREATE TABLE items (id bigserial PRIMARY KEY, embedding vector(3))');

插入向量

await connection.execute(
    Sql.named('INSERT INTO items (embedding) VALUES (@a), (@b), (@c)'),
    parameters: {
      'a': Vector([1, 1, 1]),
      'b': Vector([2, 2, 2]),
      'c': Vector([1, 1, 2])
    });

获取最近邻居

List<List<dynamic>> results = await connection.execute(
    Sql.named('SELECT id, embedding FROM items ORDER BY embedding <-> @embedding LIMIT 5'),
    parameters: {
      'embedding': Vector([1, 1, 1])
    });
for (final row in results) {
  print(row[0]); // 打印ID
  print(Vector.fromBinary(row[1].bytes)); // 打印向量
}

添加近似索引

await connection.execute('CREATE INDEX ON items USING hnsw (embedding vector_l2_ops)');
// 或者
await connection.execute('CREATE INDEX ON items USING ivfflat (embedding vector_l2_ops) WITH (lists = 100)');

使用 vector_ip_ops 进行内积计算和 vector_cosine_ops 进行余弦距离计算

你可以通过以下方式来获取完整示例：

git clone https://github.com/pgvector/pgvector-dart.git
cd pgvector-dart
createdb pgvector_dart_test
dart test

要运行示例，请执行以下命令：

cd examples/openai
createdb pgvector_example
dart run example.dart

更多关于Flutter矢量图形处理插件pgvector的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

1 回复

更多关于Flutter矢量图形处理插件pgvector的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


pgvector 是一个用于处理向量数据的 PostgreSQL 扩展，它允许你在数据库中存储和查询高维向量数据。虽然 pgvector 本身不是一个 Flutter 插件，但你可以在 Flutter 应用中使用它与 PostgreSQL 数据库进行交互，以便处理和查询向量数据。

以下是如何在 Flutter 项目中使用 pgvector 的基本步骤：

1. 设置 PostgreSQL 数据库并安装 pgvector 扩展

首先，你需要在 PostgreSQL 数据库中安装 pgvector 扩展。

CREATE EXTENSION vector;

2. 创建表并存储向量数据

你可以创建一个表来存储向量数据。例如：

CREATE TABLE items (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    embedding VECTOR(128)
);

3. 在 Flutter 中连接到 PostgreSQL 数据库

你可以使用 postgres 插件来在 Flutter 中连接到 PostgreSQL 数据库。

在 pubspec.yaml 中添加依赖：

dependencies:
  postgres: ^2.3.0

然后，在 Dart 代码中连接到数据库：

import 'package:postgres/postgres.dart';

void main() async {
  final connection = PostgreSQLConnection(
    'localhost',
    5432,
    'your_database',
    username: 'your_username',
    password: 'your_password',
  );

  await connection.open();

  // 插入向量数据
  await connection.execute(
    'INSERT INTO items (embedding) VALUES (@embedding)',
    substitutionValues: {
      'embedding': [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128], // 128维向量
    },
  );

  // 查询向量数据
  var results = await connection.query(
    'SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> @query_vector LIMIT 10',
    substitutionValues: {
      'query_vector': [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128], // 查询向量
    },
  );

  for (var row in results) {
    print(row);
  }

  await connection.close();
}

4. 执行向量查询

你可以使用 pgvector 提供的操作符来执行向量查询。例如，使用 <-> 操作符来计算向量之间的欧几里得距离：

SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> @query_vector LIMIT 10;

5. 处理查询结果

在 Flutter 中，你可以处理查询结果并根据需要更新 UI。

6. 优化和扩展

根据你的应用需求，你可以进一步优化查询性能，例如通过创建索引来加速向量查询：

CREATE INDEX ON items USING ivfflat (embedding vector_l2_ops) WITH (lists = 100);
回到顶部