Knowledge bases reference ========================= ナレッジベースKB機能とビューのリファレンス。ガイドスタイルのドキュメントについては、 :ref:`Knowledge bases reference ` を参照してください。 ビュー ------ helpb.Knowledge_bases ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ``aidb.kbs`` としてもアクセスできます。データベース内のすべてのナレッジベースとその完全な構成をリストします。 .. csv-table:: :header: Column,Type,Description :widths: 12,15,25 :align: left :class: longtable `id`,integer,内部識別子 `name`,text,ナレッジベース名 `vector_schema`,text,エンベディングテーブルのスキーマ `vector_table`,text,エンベディングストレージテーブル `model_name`,text,使用される埋め込みモデル `distance_operator`,:ref:`helpb.DistanceOperator` ,検索に使用されるベクトル距離ファンクション `distance_operator_sql`,text,SQL演算子構文の距離演算子たとえば `<->`、`<=>` `vector_data_column`,text,エンベディング列 `vector_key_column`,text,エンベディングテーブルのキー列 `vector_index`,jsonb,ベクトルインデックス構成 `pipeline_ids`,integer[],このナレッジベースに接続されているすべてのパイプラインのID `pipeline_names`,text[],このナレッジベースに接続されているすべてのパイプラインの名前 -------------- helpb.Knowledge_base_metrics ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ``aidb.kbm`` としてもアクセスできます。各ナレッジベースの集計統計—パイプライン数、埋め込み行数、および最悪のパイプラインステータス。パイプラインごとの進行状況バックログ、エラー、ソース/宛先数については、 :ref:`aidb.pipeline_metrics ` を参照してください。 .. csv-table:: :header: Column,Type,Description :widths: 12,15,25 :align: left :class: longtable `name`,text,ナレッジベース名 `schema.vector_table` 。 `pipelines`,integer,このKBに接続されているパイプラインの数。 `embeddings`,bigint,ベクタテーブルの行数。 `status`,text,アタッチされているすべてのパイプラインで最悪のステータス :ref:`Reference → Functions ` を参照してください。 例 ^^ .. code:: sql SELECT * FROM aidb.kbm; __OUTPUT__ name | pipelines | embeddings | status - -----------------------------+-----------+------------+---------- public.product_catalog_kb | 1 | 1842 | UpToDate public.customer_feedback_kb | 2 | 915 | UpToDate (2 rows) 古いビュー名 ``aidb.knowledge_base_stats`` および\ ``aidb.kbstat`` は、下位互換性を保つために\ ``aidb.knowledge_base_metrics`` のエイリアスとして保持されます。 -------------- タイプ ------ helpb.DistanceOperator ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 取得中に使用されるベクトル距離ファンクション。 .. csv-table:: :header: Value,Description :widths: 10,30 :align: left :class: longtable `L2`,ユークリッド距離 `InnerProduct`,内積 `Cosine`,コサイン類似度 `L1`,L1距離 `Hamming`,ハミング距離 `Jaccard`,Jaccard距離 -------------- helpb.PipelineDataFormat ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ パイプラインソースまたはボリュームのデータのフォーマット。 .. csv-table:: :header: Value,Description :widths: 10,30 :align: left :class: longtable `Text`,プレーンテキスト `Image`,バイナリ画像データ `Pdf`,PDFドキュメント -------------- helpb.PipelineAutoProcessingモード ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ナレッジベースパイプラインの自動処理モード。 .. csv-table:: :header: Value,Description :widths: 10,30 :align: left :class: longtable `Live`,データが変更されるたびにPostgresトリガーを介した即時処理 `Background`,Postgresバックグラウンドワーカーを介した定期処理 `Disabled`,自動処理なし。 `aidb.run_pipeline()`で手動実行 -------------- ナレッジベース機能 ------------------ パイプラインの自動処理モードを変更するには、 :ref:`aidb.update_pipeline ` を使用します。 promoteb.retrieve_key ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ソースデータを取得せずに、上位一致するエンベディングのソースレコードキーと距離を結果ます。 ``part_ids`` は、マルチステップパイプラインの各ステップの一致する部分のIDも結果ます。たとえば、単一のソースレコードが「ChunkText」ステップによって10の部分に分割されている場合、 ``part_ids`` は、どのチャンクが一致したかを示します。 パラメーター ^^^^^^^^^^^^ .. csv-table:: :header: Parameter,Type,Default,Description :widths: 15,12,12,20 :align: left :class: longtable `knowledge_base_name`,TEXT,Required,ナレッジベースの名前 `schema.vector_table` 。 `query`,TEXT or BYTEA,Required,テキストまたは画像のバイトを照会します。エンベディングモデルのデータ形式と一致する必要があります。 `topk`,INTEGER,`0`,返される結果の数。 `0`はデフォルトの1を使用します。 `deduplicate`,BOOLEAN,`true`,複数の「部分」チャンク/ページなどが一致する場合でも、各ソースの結果を1回だけ返します 返品 ^^^^ .. csv-table:: :header: Column,Type,Description :widths: 12,15,25 :align: left :class: longtable `key`,text,ソースレコードキー `distance`,double precision,クエリーからのベクトル距離 `part_ids`,bigint[],ソースレコードのどの部分たとえばチャンクまたはページが一致するベクトルを生成した `pipeline_name`,text,この行を提供したパイプラインの名前。 KBに複数のパイプラインが接続されている場合に役立ちます。 .. _例-1: 例 ^^ .. code:: sql SELECT * FROM aidb.retrieve_key(public.customer_feedback_kb, late delivery, topk=>3); __OUTPUT__ key | distance | part_ids | pipeline_name - -----+--------------------+----------+------------------ 1042 | 1.1931772046185758 | {0,0} | feedback_eu_pipe 318 | 1.1980633963685476 | {2,0} | feedback_na_pipe 1057 | 1.2150919866080878 | {2,0} | feedback_eu_pipe (3 rows) -------------- helpb.retrieve_text ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ エンベディングテーブルをソーステーブルに結合することにより、上位に一致するエンベディングのソーステキストと距離を結果ます。 ``part_ids`` では、マルチステップパイプラインの各ステップに一致するパーツのIDも結果ます。たとえば、単一のソースレコードが「ChunkText」ステップによって10の部分に分割されている場合、 ``part_ids`` は、どのチャンクが一致したかを示します。戻り列\ ``intermediate_steps`` には、実際の中間ステップ出力が含まれます。 .. _パラメーター-1: パラメーター ^^^^^^^^^^^^ .. csv-table:: :header: Parameter,Type,Default,Description :widths: 15,12,12,20 :align: left :class: longtable `knowledge_base_name`,TEXT,Required,ナレッジベースの名前 `schema.vector_table` 。 `query`,TEXT or BYTEA,Required,テキストまたは画像のバイトを照会します。エンベディングモデルのデータ形式と一致する必要があります。 `topk`,INTEGER,`0`,返される結果の数。 `0`はデフォルトの1を使用します。 `deduplicate`,BOOLEAN,`true`,複数の「部分」チャンク/ページなどが一致する場合でも、各ソースの結果を1回だけ返します .. _返品-1: 返品 ^^^^ .. csv-table:: :header: Column,Type,Description :widths: 12,15,25 :align: left :class: longtable `key`,text,ソースレコードキー `value`,text,ソーステキストのコンテンツ。 `NULL` 元のソースコンテンツが非テキストPDFまたは画像などの場合。他の列はまだ表面一致するメタデータです。 `distance`,double precision,クエリーからのベクトル距離 `part_ids`,bigint[],ソースレコードのどの部分が一致したのかチャンクまたはページなど `pipeline_name`,text,このソースレコードを処理するパイプラインの名前 `intermediate_steps`,jsonb,マッチングは中間ステップからの結果です。つまり、「part_ids」に属する値 .. _例-2: 例 ^^ .. code:: sql SELECT * FROM aidb.retrieve_text(my_kb, waterproof jacket, 3); __OUTPUT__ key | value | distance - ------+----------------------------------------------------+-------------------- 19337 | Men Stripes Waterproof Shell Jacket | 0.2994317672742334 55018 | Women All-Weather Hiking Anorak | 0.3804609668507203 (2 rows) -------------- promoteb.delete_knowledge_base ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ カスケード ナレッジベースに接続されているすべてのパイプラインを削除し、ベクターテーブルを削除し、レジストリエントリを削除します。基になるソーステーブルは削除しません。 KBと他のパイプラインのベクトルをそのまま維持しながら、マルチパイプラインKBから単一のパイプラインを削除するには、代わりに :ref:`aidb.delete_pipeline ` を使用します。最後に接続されたパイプラインを削除すると、KBがドロップされます。 .. _パラメーター-2: パラメーター ^^^^^^^^^^^^ .. csv-table:: :header: Parameter,Type,Description :widths: 12,15,25 :align: left :class: longtable `knowledge_base_name`,TEXT,ナレッジベース識別子 `schema.vector_table` 。 .. _例-3: 例 ^^ .. code:: sql SELECT aidb.delete_knowledge_base(public.customer_feedback_kb); -------------- ボリュームファンクション ------------------------ promoteb.create_volume ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ PGFSストレージ場所からAIDBボリュームを作成します。ボリュームは、格納場所のコンテンツを行として公開する外部テーブルであり、ナレッジベースデータソースとして使用したり、 SQLで直接照会したりできます。最初にPGFSストレージの場所を設定するには、 :ref:`Configuring external storage ` を参照してください。 .. _パラメーター-3: パラメーター ^^^^^^^^^^^^ .. csv-table:: :header: Parameter,Type,Description :widths: 12,15,25 :align: left :class: longtable `name`,TEXT,ボリュームの名前。有効な引用符のないPostgreSQL識別子である必要があります。 `server_name`,TEXT,PGFS格納場所の名前。 `path`,TEXT,保存場所内のオプションのサブパス。単一の末尾のスラッシュに正規化されましたたとえば、 `foo`、`/foo`、`foo/`、`/foo/`はすべて`foo/`として保存されます。`NULL`または`/`は`/`として保存されます。 `data_format`,TEXT,データ形式 `Text`、`Image`、または`Pdf` .. _例-4: 例 ^^ .. code:: sql SELECT aidb.create_volume(pdf_volume, my_s3_location, /, Pdf); -------------- helpb.volumes ^^^^^^^^^^^^^ データベース内のすべてのAIDBボリュームをリストするビュー。 ``schema`` 、\ ``volume`` 、\ ``storage_location`` 、および\ ``path`` を返します。 .. code:: sql SELECT * FROM aidb.volumes; -------------- promoteb.delete_volume ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AIDBボリュームを削除します。 !!!note 基になるPGFSストレージの場所を削除すると、その上に構築されたすべてのボリュームも削除されます。 .. _パラメーター-4: パラメーター ^^^^^^^^^^^^ .. csv-table:: :header: Parameter,Type,Description :widths: 12,15,25 :align: left :class: longtable `volume_name`,TEXT,削除するボリュームの名前。 .. code:: sql SELECT aidb.delete_volume(pdf_volume);