pgvector

pgvector 是一个开源的 PostgreSQL 扩展，用于进行向量相似性搜索，允许将向量与结构化数据一起存储在单一且成熟的数据库中。虽然它缺少一些专用向量数据库的高级功能，但它受益于 PostgreSQL 的 ACID 合规性、时间点恢复等强大功能。随着生成式 AI 驱动的应用程序的兴起，我们看到越来越多的模式是存储并有效搜索嵌入向量以进行相似性匹配，pgvector 有效地解决了这一需求。pgvector 在生产环境中的使用日益增多，尤其是在团队已经使用云提供商管理的 PostgreSQL 时，它表现出能够满足常见向量搜索需求，而无需单独的向量存储库。我们的团队在对比结构化和非结构化数据的项目中发现了它的价值，展示了其广泛采用的潜力，因此我们将其移动到试验环（Trial ring）。

随着生成式人工智能应用的兴起，我们观察了一种储存和有效搜索嵌入 (embeddings) 向量相似性的模式。pgvector 是一个用于 PostgreSQL 的开源向量相似性搜索插件。我们非常喜欢它，因为它能够让我们在 PostgreSQL 中搜索 embeddings，而无需仅为了相似性搜索而将数据转移到另一个存储中。尽管目前已有几个专门的向量搜索引擎，但我们还是希望你能评估一下 pgvector。