Apa itu pgvector?

pgvector adalah ekstensi untuk PostgreSQL yang dirancang khusus untuk menyimpan dan melakukan pencarian terhadap data berbentuk vektor. Ekstensi ini memungkinkan Anda untuk menyimpan vektor dalam bentuk kolom pada tabel PostgreSQL dan melakukan pencarian berbasis kesamaan (similarity search) menggunakan berbagai metode. Hal ini membuat PostgreSQL mampu menangani data yang berkaitan dengan machine learning, terutama dalam aplikasi seperti sistem rekomendasi, pencarian gambar, dan pemrosesan bahasa alami (NLP).

Kenapa Vektor Penting?

Vektor sering digunakan untuk merepresentasikan data dalam bentuk yang lebih komputasional, terutama dalam bidang AI dan machine learning. Contohnya:

• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Setiap kata atau kalimat dapat direpresentasikan dalam bentuk vektor melalui teknik seperti Word2Vec atau BERT. Vektor ini mencakup makna semantik dari teks tersebut.
• Computer Vision: Dalam sistem pengenalan gambar, gambar sering diubah menjadi vektor untuk dibandingkan dan dikenali.
• Rekomendasi Produk: Dalam sistem rekomendasi, informasi pengguna dan produk sering direpresentasikan sebagai vektor sehingga kesamaan preferensi dapat diukur.

Dengan pgvector, data vektor ini bisa disimpan di PostgreSQL, memungkinkan penyimpanan dan pencarian yang lebih mudah serta terintegrasi dalam satu sistem.

Fitur Utama pgvector

1. Penyimpanan Vektor: pgvector memungkinkan Anda menyimpan vektor dalam tipe data vector. Misalnya, vektor 3 dimensi dapat disimpan sebagai vector(3).
2. Pencarian Kesamaan: Mendukung pencarian berdasarkan cosine similarity, inner product, dan euclidean distance. Hal ini memungkinkan Anda mencari data yang mirip berdasarkan jarak vektor.
3. Terintegrasi dengan PostgreSQL: pgvector memanfaatkan kemampuan PostgreSQL yang sudah ada, seperti indexing, query, dan performa database yang stabil, menjadikannya solusi yang kuat untuk aplikasi berbasis vektor.

Cara Menggunakan pgvector

Berikut adalah langkah-langkah dasar untuk mulai menggunakan pgvector di PostgreSQL:

1. Instalasi pgvector

Untuk menginstal pgvector, Anda dapat menggunakan perintah berikut pada PostgreSQL:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

Pastikan PostgreSQL yang Anda gunakan sudah mendukung ekstensi ini (versi 14 ke atas umumnya diperlukan).

2. Membuat Tabel dengan Kolom Vektor

Setelah pgvector terinstal, Anda bisa membuat tabel yang menyimpan vektor seperti ini:

CREATE TABLE item_embeddings (
    id serial PRIMARY KEY,
    embedding vector(3) -- 3 menunjukkan dimensi vektor
);

Pada contoh ini, kolom embedding menyimpan vektor dengan 3 dimensi.

3. Menambahkan Data Vektor

Untuk memasukkan data vektor ke dalam tabel, Anda bisa melakukan:

INSERT INTO item_embeddings (embedding) VALUES ('[0.1, 0.2, 0.3]');

Ini akan menyimpan sebuah vektor [0.1, 0.2, 0.3] ke dalam tabel item_embeddings.

4. Pencarian Vektor

Salah satu fitur utama dari pgvector adalah kemampuan untuk mencari vektor yang paling mirip. Misalnya, untuk menemukan vektor yang paling mirip dengan [0.1, 0.2, 0.3] menggunakan cosine similarity:

SELECT id, embedding
FROM item_embeddings
ORDER BY embedding <-> '[0.1, 0.2, 0.3]'
LIMIT 5;

Operator <-> digunakan untuk mengukur jarak kesamaan antara vektor. Anda bisa menggunakan operator ini untuk melakukan pencarian vektor yang paling mendekati vektor yang dicari.

5. Indexing untuk Kinerja Lebih Baik

Agar pencarian lebih cepat, pgvector juga mendukung indexing:

CREATE INDEX ON item_embeddings USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) WITH (lists = 100);

Indeks ini menggunakan algoritma IVFFlat untuk mempercepat pencarian vektor berbasis kesamaan. Parameter lists dapat disesuaikan sesuai kebutuhan untuk mengoptimalkan performa pencarian.

Kapan Menggunakan pgvector?

pgvector sangat berguna dalam aplikasi yang memerlukan kemampuan untuk menyimpan dan mencari data yang direpresentasikan dalam bentuk vektor, seperti:

• Sistem Rekomendasi: Merekomendasikan produk berdasarkan kesamaan preferensi pengguna.
• Pencarian Gambar: Mencari gambar yang mirip dalam database berdasarkan fitur yang diekstrak.
• NLP dan Chatbot: Menyimpan embedding teks untuk mencari teks yang paling relevan dengan query pengguna.
• AI Chatbot dengan LLMs: pgvector sering digunakan bersama Large Language Models (LLMs) untuk menyimpan context atau knowledge base dalam bentuk vectorized embeddings.

Keuntungan Menggunakan pgvector

1. Terintegrasi dengan SQL: Anda bisa menggunakan SQL yang sudah familiar untuk melakukan query, membuat tabel, dan indexing data vektor.
2. Manajemen Data Terpusat: Menyimpan semua data, baik yang berbentuk tabel tradisional maupun vektor, dalam satu database.
3. Mendukung Skala Besar: PostgreSQL dikenal stabil untuk database skala besar, sehingga pgvector dapat menangani data vektor dalam jumlah besar.

Kesimpulan

pgvector membuka kemungkinan baru bagi para pengembang untuk memanfaatkan PostgreSQL sebagai database vektor yang dapat diintegrasikan dengan mudah dalam aplikasi berbasis AI. Dengan kemampuan menyimpan dan mencari data berbasis vektor, pgvector mempermudah penerapan teknologi machine learning seperti NLP, computer vision, dan sistem rekomendasi secara lebih terstruktur dan efisien.

Jika Anda sedang membangun aplikasi AI atau machine learning dan ingin memanfaatkan kekuatan PostgreSQL sebagai database yang terpusat, pgvector bisa menjadi pilihan yang tepat.