pgvectorセマンティック検索LP作例｜AIプロンプト生成

pgvectorを使えば、PostgreSQLにベクトル埋め込みを保存し、意味的な類似性に基づいて検索できます。キーワード一致に頼るのではなく、コサイン距離（<=>）やL2距離（<->）を使って文脈的に類似した文書を見つけられます。専用のベクトルデータベースを追加する必要はありません。

このチュートリアルでは、pgvectorのインストール、ベクトル列を持つテーブルの作成、OpenAIのtext-embedding-3-smallなどのモデルを使った埋め込み生成、類似性クエリの実行方法を学びます。また、パフォーマンスのためのインデックス（IVFFlat、HNSW）についても解説します。