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
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。
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。编译和安装pgVector进入pgvector目录,执行...
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 是一个基于 PostgreSQL 的扩展,为用户提供了一套强大的功能,用于高效地存储、查询和处理向量数据。它具有以下特点: 直接集成:pgvector 可以作为扩展直接添加到现有的 PostgreSQL 环境中,方便新用户和长期用户获得矢量数据库的好处,无需进行重大系统更改。 支持多种距离度量:pgvector 内置支持多种距离度量,包括...
RDS for PostgreSQL支持pgvector插件,提供支持vector数据类型和向量相似性搜索。该插件提供以下支持:精确的和近似的最近邻搜索L2距离,内积和余弦距离Postgres客户端的任何语言更多信息,请参见pgvector官方文档。PostgreSQL 12及以上版本的最新小版本支持该插件。可通过
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...
简介: PostgreSQL【应用 01】使用Vector插件实现向量相似度查询(Docker部署的PostgreSQL安装pgvector插件说明)和Milvus向量库对比 1.背景 想要实现一个图片特征向量相似度搜索的功能,项目使用的是Java开发,数据库是PostgreSQL,可选择的方案有: Vector database - Milvus部署方便,有可视化界面Attu,有JavaSDK(但是需要专门...
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。