PGAI项目新增Ollama本地模型向量化支持的技术解析

在开源向量数据库扩展项目PGAI的最新开发进展中，开发团队正在为vectorizer功能添加对Ollama本地模型的支持。这一技术演进将显著提升用户在私有化部署场景下的嵌入向量生成能力。

技术背景与需求 传统基于云服务的嵌入模型存在数据隐私和网络延迟等问题，而Ollama作为支持本地运行的模型框架，允许用户在自有基础设施上部署各类开源嵌入模型（如nomic-embed-text等）。PGAI此次的功能扩展正是为了解决用户对本地化向量生成的需求。

实现方案 当前临时解决方案是通过ollama.embed函数配合批处理操作实现向量生成。典型实现方式包括：

1. 创建批量生成函数，通过LIMIT控制单次处理量
2. 采用CTE临时表处理待更新数据
3. 集成性能监控机制，记录处理速度和耗时

架构优化方向 正式版本将实现更优雅的解决方案：

1. 后台worker自动处理向量化任务
2. 支持大文本自动分块处理
3. 提供统一视图访问分块后的向量数据

技术细节

• 向量存储采用独立表设计，解决原始文本与多分块的映射关系
• 性能优化考虑批量处理与流式处理的平衡
• 提供完整的处理状态监控和日志记录

应用价值 该功能上线后，用户可以在完全离线环境中：

• 使用自定义的嵌入模型
• 处理敏感数据时无需外发
• 根据硬件配置调整并发处理规模
• 获得与云服务相当的开发体验

目前该功能已合并至主分支，预计将在近期版本发布。这将使PGAI在自治数据库和AI集成领域迈出重要一步，为需要数据主权和隐私保护的用户提供新的技术选择。