pgvector do Lakebase
Habilite a pesquisa por similaridade vetorial no Lakebase usando a extensão pgvector. Abrange a configuração da extensão, o design de tabelas vetoriais, auxiliares de inserção e recuperação por similaridade de cosseno, além de opções de índice IVFFlat/HNSW.
Crie com IA
- Copie o prompt abaixo
- Cole-o no Cursor, Claude Code, Codex ou em qualquer agente de programação
- Seu agente cria o app, fazendo perguntas ao longo do processo para que o resultado seja exatamente como você deseja
Não conhece os modelos? Saiba mais aqui
Ao concluir, você terá:
- A extensão pgvector habilitada na sua instância do Lakebase
- Uma tabela de embeddings vetoriais com dimensões configuráveis
- Funções do lado do servidor para inserir documentos e realizar busca por similaridade
- Um índice IVFFlat ou HNSW para queries eficientes de vizinhos mais próximos
Prerequisites
Confirme se estes recursos do workspace do Databricks estão habilitados antes de começar. Se alguma verificação falhar, peça ao administrador do seu workspace para habilitar o recurso.
- Lakebase Postgres disponível. Execute
databricks postgres list-projects --profile <PROFILE>e verifique se o comando é concluído com êxito. Um erronot enabledindica que o Lakebase não está disponível para essa identidade. - Um projeto Lakebase provisionado. Conclua primeiro o modelo Criar um projeto Lakebase. Você habilitará a extensão
vectorno endpoint primário dele. databricks psqldisponível na sua CLI. Executedatabricks psql --helpe verifique se o subcomando existe. Caso não exista, atualize a Databricks CLI (consulte Configurar seu ambiente de desenvolvimento local).
