VectorStore -Implementierung lässt den Typ "Vektor" ausgelöst ⇐ Java

[Anonymous]

Ich versuche, Lappen mit PGVector/Postgres zu implementieren, und steckte an einem seltsamen Problem fest, bei dem die Lag -Suche beim programmgesteuerten Ausführen fehlschlägt. Die rohe Abfrage funktioniert bei postgresdb jedoch einwandfrei.

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 processing failed: org.springframework.jdbc.BadSqlGrammarException: PreparedStatementCallback; bad SQL grammar [SELECT *, embedding  ? AS distance FROM DEV_GENAI_DATA_OWNER.temp_rag_tbl WHERE embedding  ? < ?  ORDER BY distance LIMIT ? ]] with root cause

org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: operator does not exist: public.vector  public.vector
Hint: No operator matches the given name and argument types. You might need to add explicit type casts.
Position: 21
< /code>
< /li>
[*]  Wenn wir die gleiche Lag -Suchabfrage wie eine native Abfrage über Spring JPA ausführen, erhalten wir diesen Fehler: < /p>
.springframework.jdbc.BadSqlGrammarException: PreparedStatementCallback; bad SQL grammar [SELECT *, embedding  ?::vector AS distance FROM temp_rag_tbl ORDER BY embedding  ?::vector LIMIT ?]] with root cause
org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: type "vector" does not exist
Position: 29
< /code>
Eindeutig ist die Vektorerweiterung vorhanden:
SELECT * FROM pg_extension WHERE extname = 'vector';

-> zeigt das Ergebnis


Hier sind die vollständigen PGVector -Konfigurationen:

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# Pgvector configs
spring.ai.vectorstore.pgvector.index-type=HNSW
spring.ai.vectorstore.pgvector.distance-type=COSINE_DISTANCE
spring.ai.vectorstore.pgvector.table-name=
spring.ai.vectorstore.pgvector.schema-name=
spring.ai.vectorstore.pgvector.dimensions=1536
spring.ai.vectorstore.pgvector.batching-strategy=TOKEN_COUNT

Spring AI Version: M5 (Meilenstein 5)