PGVector：PostgreSQL中的向量嵌入 | AI生成和翻译
PGVector 是一个 PostgreSQL 扩展，支持在 Postgres 数据库中存储和查询向量嵌入（数值数组，通常为 128-4096 维）。
它常用于 AI 和机器学习应用场景，需要存储和检索由 OpenAI、Hugging Face 或其他嵌入提供商生成的嵌入向量。例如，您可以将文档、代码片段或产品描述转换为向量，然后使用 PGVector 快速找到与用户查询最相似的内容。
核心特性
- 向量数据类型：为 Postgres 表新增
vector列类型 - 相似性搜索：支持余弦相似度、欧氏距离或内积等向量比较操作
- 高效索引：提供
ivfflat和hnsw索引类型，支持高效的近似最近邻（ANN）搜索，即使处理数百万条嵌入数据也能快速检索 - SQL 集成：由于在 Postgres 内部运行，可将向量搜索与标准 SQL 查询、联接和过滤器结合使用
使用示例
-- 创建包含向量列的表
CREATE TABLE items (
id bigserial PRIMARY KEY,
embedding vector(1536) -- 维度需与模型匹配
);
-- 插入数据
INSERT INTO items (embedding) VALUES ('[0.25, 0.1, ...]');
-- 搜索最相似的嵌入向量
SELECT id, embedding
FROM items
ORDER BY embedding <-> '[0.24, 0.11, ...]'
LIMIT 5;
其中 <-> 为相似性运算符。
重要意义
PGVector 让您能够 直接在 Postgres 中构建完整的向量数据库，而无需使用独立的专用向量数据库（如 Pinecone、Weaviate 或 Milvus）。如果您已在使用 Postgres 并希望将所有数据和查询集中管理，这个特性将极具吸引力。
是否需要我进一步对比 PGVector 与专用向量数据库（如 Pinecone 或 Weaviate）的差异，帮助您了解各自的适用场景？