pg_embedding和pgvector都是基于PostgreSQL的扩展,是为Postgres数据库设计的向量运算插件,提供了高效的向量数据的存储、索引和查询功能。 自2023年9月29日起,Neon不再支持pg_embedding;现有扩展用户将继续得到支持,但强烈建议迁移到pgvector。 迁移指南请参阅Neon官方文档:从pg_embedding迁移到pgvector。 在PostgreSQL 16....
Neon 前不久发布了适用于 Postgres 和 LangChain 的 pg_embedding 扩展,相比于 pgvector,它将 Postgres 中基于图形的近似最近邻搜索速度提升了 20 倍,准确度达到了 99%。 虽然使用 IVFFlat 索引的 pgvector 扩展一直是一个受欢迎的选择,Neon 新推出的 pg_embedding 扩展使用 Hierarchical Navigable Small Worlds ...
Neon 前不久发布了适用于 Postgres 和 LangChain 的 pg_embedding 扩展,相比于 pgvector,它将 Postgres 中基于图形的近似最近邻搜索速度提升了 20 倍,准确度达到了 99%。 虽然使用 IVFFlat 索引的 pgvector 扩展一直是一个受欢迎的选择,Neon 新推出的 pg_embedding 扩展使用 Hierarchical Navigable Small Worlds ...
高性能:pg_embedding通过精心设计的数据结构和算法,实现了比pgvector快20倍的向量运算性能。 易用性:pg_embedding作为Postgres的插件,无需改变原有的数据库架构,可以轻松集成到现有的系统中。 扩展性:pg_embedding支持自定义向量类型和距离度量方法,方便用户根据实际需求进行扩展。 可靠性:pg_embedding在保证高性能的同...