pgvector是一款开源的向量搜索引擎,除了具备所有Postgres数据库的特性外,最主要的特点是能在Postgres数据库存储和检索向量数据,支持向量的精确检索和模糊检索。向量格式除了传统embedding模型的单精度浮点数外,还支持半精度浮点数,二元向量或者稀疏向量。 安装 Docker docker pull pgvector/pgvector:pg17 手动编译 cd/tmp ...
PgVector作为PostgreSQL生态下的向量数据库,不仅继承了PostgreSQL的强大功能,还在处理AI生成的向量数据上表现出色。通过不断的实践和优化,PgVector已成为去哪儿网和途家业务中不可或缺的一部分。未来,随着AI技术的进一步发展,PgVector在更多业务场景中的应用前景将更加广阔。
无缝集成: 直接在PostgreSQL内部添加向量类型(vector)和索引(支持IVFFlat和越来越受欢迎的HNSW),与现有数据和操作(SQL、备份、监控、权限)完美融合。 统一数据平台: 这是pgvector的核心优势。你可以将结构化数据、JSON数据和向量数据存储在同一个数据库、甚至同一张表中,实现复杂的混合查询,极大地简化了数据架构。 成...
3.4、启用 PGVector 登录PostgreSQL数据库,执行以下命令启用PGVector: CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
pgvector是一款开源的向量搜索引擎,除了具备所有Postgres数据库的特性外,最主要的特点是能在Postgres数据库存储和检索向量数据,支持向量的精确检索和模糊检索。向量格式除了传统embedding模型的单精度浮点数外,还支持半精度浮点数,二元向量或者稀疏向量。 安装
pgVector是一个基于PostgreSQL的向量搜索引擎,用于高效地处理大规模向量数据。安装pgVector需要先安装PostgreSQL,并且确保PostgreSQL的版本与pgVector兼容。下载pgVector安装包首先,从pgVector的官方网站或GitHub仓库下载最新版本的安装包。解压后,你将得到一个包含pgvector目录的文件夹。
一、pgvector插件简介 pgvector是一个基于PostgreSQL的向量数据库插件,它提供了一种高效的向量索引和搜索机制,能够处理大规模的向量数据。与传统的关系型数据库相比,pgvector插件能够更好地应对高维向量数据的存储和查询需求,实现了更快速、更准确的向量搜索。 二、pgvector插件的特点 高效索引:pgvector插件采用了先进的...
pgvector是PostgreSQL的一个扩展,它提供了对向量数据类型的支持,使得在PostgreSQL数据库中存储和处理向量数据变得更加高效和方便。向量数据类型在机器学习、科学计算和数据分析等领域中非常常见,pgvector扩展通过优化这些操作,提高了数据库在这些应用场景下的性能。 pgvector扩展在PostgreSQL中的用途 存储向量数据:pgvector扩展...
pg_vector 是一款对高维度向量提供高效相似度搜索能力的插件,该插件具备以下功能: 支持向量数据类型,能够存储和查询向量数据。 支持精确和近似最近邻搜索(Approximate Nearest Neighbor,简称 ANN),支持的距离或相似度度量方法包括欧氏距离(L2 正则化欧氏距离,L2 norm Euclidean Distance)、曼哈顿距离(L1 Manhattan Distance...
通过pgvector 过滤出 RDS PostgreSQL 数据库中相似度大于一定阈值的文档块,将结果返回。 流程图如下: 操作步骤 第一阶段:数据准备 本文以创建RDS PostgreSQL实例文档的文本内容为例,将其拆分并存储到 RDS PostgreSQL 数据库中,您需要准备自己的专属领域知识库。