pgvector de Lakebase
Habilita la búsqueda de similitud vectorial en Lakebase mediante la extensión pgvector. Incluye configuración de la extensión, diseño de tablas vectoriales, funciones auxiliares de inserción y recuperación por similitud de coseno, y opciones de índices IVFFlat/HNSW.
Crea con IA
- Copia el prompt siguiente
- Pégalo en Cursor, Claude Code, Codex o cualquier agente de programación
- Tu agente lo crea y te hace preguntas durante el proceso para que el resultado sea exactamente el que quieres
¿No conoces las plantillas? Más información aquí
Al finalizar, tendrás:
- La extensión pgvector habilitada en tu instancia de Lakebase
- Una tabla de embeddings vectoriales con dimensiones configurables
- Funciones del lado del servidor para insertar documentos y realizar búsquedas por similitud
- Un índice IVFFlat o HNSW para consultas eficientes de vecinos más cercanos
Prerequisites
Verifica que estas funcionalidades del workspace de Databricks estén habilitadas antes de comenzar. Si alguna comprobación falla, pide al administrador del workspace que habilite la funcionalidad.
- Lakebase Postgres disponible. Ejecuta
databricks postgres list-projects --profile <PROFILE>y confirma que el comando se complete correctamente. Un errornot enabledindica que Lakebase no está disponible para esta identidad. - Un project de Lakebase aprovisionado. Completa primero el template Create a Lakebase Project. Habilitarás la extensión
vectoren su endpoint principal. databricks psqldisponible en tu CLI. Ejecutadatabricks psql --helpy confirma que el subcomando existe. Si no existe, actualiza la CLI de Databricks (consulta Configura tu entorno de desarrollo local).
