mini-RAG | 21 | The Way to PGVector

🚀 Building a RAG with PostgreSQL & PGVector | Mini-RAG Series In this in-depth tutorial, we explore how to build a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system using PostgreSQL and PGVector. This is part of my Mini-RAG series, where we dive deep into vector databases, embedding, and optimizing search performance. 🔍 What You’ll Learn: ✅ Setting up and updating PGVector ✅ Implementing HNSW indexing for faster vector searches ✅ Creating and managing a PGVector Store Class ✅ Optimizing database performance with batch embedding & indexing ✅ Debugging common issues & solving the chunking dilemma 🚀 بناء نظام RAG باستخدام PostgreSQL و PGVector | سلسلة Mini-RAG في هذا الدليل التفصيلي، نستكشف كيفية بناء نظام استرجاع معزز بالتوليد (RAG) باستخدام PostgreSQL و PGVector. هذا الفيديو جزء من سلسلة Mini-RAG التي تركز على قواعد البيانات الموجهة نحو المتجهات وتحسين البحث بالأمثلة. 🔍 ما الذي ستتعلمه؟ ✅ إعداد وتحديث PGVector ✅ تنفيذ HNSW Indexing لتحسين البحث عن المتجهات ✅ إنشاء وإدارة فئة تخزين PGVector ✅ تحسين أداء قاعدة البيانات باستخدام التضمين والفهرسة المجمّعة ✅ حل مشكلات الفهرسة ومعالجة مشكلة تقسيم النصوص (Chunking Dilemma) 📌 Timestamps 00:00 Introduction 00:48 What will we learn? 05:10 Update requirements 08:49 Review current structure 12:30 Update PGVector Enums 16:15 Vector Database Indexing | HNSW 21:28 Update .env 25:30 Create PGVector Store Clss 1:28:50 How to create a healthy PGVector Index 1:52:30 Update QDrant Store Class 1:55:54 Batch Embedding 2:01:50 Update VectorDB Factory 2:06:00 Update NLPCotroller 2:24:10 Batch Indexing with Progress Bar 2:35:40 Issues Debugging 3:12:00 The chunking dilemma 3:33:55 Conclusion Codes: https://github.com/bakrianoo/mini-rag/tree/tut-014