7. Tích Hợp AI pgvector: Lưu Trữ Vector Embeddings & Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa (Similarity Search)

-- THIẾT LẬP VECTOR DATABASE TRÊN POSTGRESQL VỚI PGVECTOR
-- 1. Bật extension pgvector
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

-- 2. Tạo bảng lưu trữ tài liệu kèm Vector Embeddings 1536 chiều
CREATE TABLE document_sections (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    document_title VARCHAR(255) NOT NULL,
    content TEXT NOT NULL,
    embedding VECTOR(1536) -- Khai báo cột vector 1536 chiều
);

-- 3. Đánh HNSW Index để tăng tốc tìm kiếm ngữ nghĩa gấp 50 lần
CREATE INDEX idx_document_embedding_hnsw 
ON document_sections 
USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- 4. Tìm kiếm Top 5 đoạn văn bản có nghĩa gần nhất với câu hỏi của người dùng
-- (Giả sử [0.012, -0.045, ...] là vector sinh ra từ câu hỏi)
SELECT 
    id, 
    document_title, 
    content, 
    1 - (embedding <=> '[0.012, -0.045, ... 1536 số]'::vector) AS similarity_score
FROM document_sections
ORDER BY embedding <=> '[0.012, -0.045, ... 1536 số]'::vector
LIMIT 5;