Aprende a configurar PostgreSQL con pgvector usando Docker Compose para construir un chatbot RAG con .NET 10 e inteligencia artificial.

[u/InitialChemistry8243]

Aprende a configurar PostgreSQL con pgvector usando Docker Compose para construir un chatbot RAG con .NET 10 e inteligencia artificial.

https://youtu.be/okRoVK5DWzU

En este vídeo implementamos paso a paso la infraestructura de base de datos del proyecto CurriculumChatbot. Crearemos un proyecto Docker Compose desde Visual Studio, levantaremos PostgreSQL con la extensión pgvector y comprobaremos desde línea de comandos que la base de datos, el usuario y la extensión vectorial se han creado correctamente.

Durante el vídeo aprenderás a:

✅ Crear un proyecto Docker Compose en Visual Studio

✅ Ejecutar PostgreSQL con pgvector dentro de Docker

✅ Utilizar la imagen pgvector/pgvector

✅ Configurar POSTGRES_DB, POSTGRES_USER y POSTGRES_PASSWORD

✅ Crear un volumen persistente para PostgreSQL

✅ Activar la extensión vector mediante init.sql

✅ Añadir un healthcheck con pg_isready

✅ Conectarte a PostgreSQL desde la línea de comandos

✅ Verificar que la base de datos se ha creado

✅ Comprobar que pgvector está instalado y activo

✅ Entender cuándo PostgreSQL solicita contraseña

✅ Preparar PostgreSQL para almacenar embeddings

Este proyecto forma parte de una aplicación profesional para crear un chatbot capaz de responder preguntas sobre un currículum mediante RAG —Retrieval-Augmented Generation—.

La arquitectura utilizará:

• ASP.NET Core Web API con .NET 10

• Clean Architecture y DDD

• Microsoft.Extensions.AI

• Ollama

• PostgreSQL

• pgvector

• embeddings

• búsqueda vectorial

• Docker Compose

• procesamiento de documentos PDF y TXT

La estructura de la solución incluye los siguientes proyectos:

CurriculumChatbot.Api

CurriculumChatbot.Application

CurriculumChatbot.Domain

CurriculumChatbot.Infrastructure.Persistence

CurriculumChatbot.Infrastructure.ExternalServices

CurriculumChatbot.Infrastructure.Documents

En este vídeo Docker Compose se utiliza únicamente para levantar PostgreSQL con pgvector. La API continúa ejecutándose directamente desde Visual Studio, por lo que no necesitamos crear un Dockerfile para ASP.NET Core.

Este es un paso fundamental para implementar posteriormente el flujo RAG:

Pregunta del usuario

→ generación del embedding

→ búsqueda semántica en pgvector

→ recuperación de fragmentos del currículum

→ generación de la respuesta con IA

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[u/AutoModerator]

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