1. 拉取 pg_vector docker 镜像 使用以下命令拉取 pg_vector 的 Docker 镜像: docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/pgvector/pgvector:pg17 2. 修改镜像名字 将拉取的镜像名字修改为pg_vector:pg17: docker tag sha256:206f8e0dc14e9a9cdf58fef9976f8ca5d8e06101a6c6fe473...
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 ...
在Docker中安装PostgreSQL并配置pgvector扩展,可以按照以下步骤进行: 安装Docker: 确保你的系统上已经安装了Docker。如果尚未安装,可以参考Docker安装教程进行安装。 拉取PostgreSQL镜像: 使用以下命令从Docker Hub拉取PostgreSQL的官方镜像: bash docker pull postgres 创建Dockerfile: 创建一个Dockerfile,用于基于PostgreSQL...
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 ...
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...
使用Pgvector 启动 PostgreSQL pgvector 扩展将向量数据库的所有基本功能添加到 Postgres 中。它允许您存储和处理具有数千个维度的向量,计算向量化数据之间的欧几里德距离和余弦距离,并执行精确和近似最近邻搜索。 在Docker 中使用 pgvector 启动 Postgres 实例: ...
最新版本的Docker 使用Pgvector 启动 PostgreSQL pgvector 扩展将向量数据库的所有基本功能添加到 Postgres 中。它允许您存储和处理具有数千个维度的向量,计算向量化数据之间的欧几里德距离和余弦距离,并执行精确和近似最近邻搜索。 在Docker 中使用 pgvector 启动 Postgres 实例: ...
docker exec -it CONTAINER_ID /bin/bash 更新apt-get:在容器内部,更新apt-get包管理器: apt-get update 安装pgvector插件:接下来,安装pgvector插件。根据你的PostgreSQL版本,选择相应的插件进行安装。这里以PostgreSQL 15为例: apt-get install postgresql-15-pgvector 在数据库中启用pgvector扩展:安装完成后,需要...
1.在Docker中用Pgvector启动一个Postgres实例: 复制 Shell docker run --name postgresql \ -e POSTGRES_USER=postgres -e POSTGRES_PASSWORD=password \ -p 5432:5432 \ -d ankane/pgvector:latest 1. 2. 3. 4. 5. 2.连接到数据库容器并打开一个psql会话: ...
目前市场上的向量数据库类型多样且各有特色和优势,本文主要介绍Qunar的选型——基于PostgreSQL的PgVector[1],并展示其在Qunar&途家运维实践过程中相关的技术总结,最后给出真实的落地业务案例。 二、PostgreSQL生态 下图截选自全球数据库最权威的数据库的流行度排名网站DB-Engines Ranking-Trend Popularity(https://db-en...