pgvector - PostgreSQL向量相似度搜索扩展

项目概述

pgvector是一个开源的PostgreSQL扩展，为PostgreSQL数据库添加了向量操作和相似度搜索支持。它不仅仅是一个存储解决方案，而是一个专为性能和易用性设计的完整向量搜索引擎。

项目地址： https://github.com/pgvector/pgvector

核心功能特性

1. 向量存储与管理

• 向量数据类型支持：PostgreSQL原生不具备向量功能（截至PostgreSQL 16），pgvector专门设计来填补这一空白
• 高维向量存储：支持存储和管理高维向量数据
• 稀疏向量支持：稀疏向量最多可以有16,000个非零元素

2. 向量相似度搜索

• 多种相似度算法：支持基于余弦相似度或欧几里得距离等向量相似度度量的相似度搜索
• 精确与近似搜索：默认情况下，pgvector执行精确最近邻搜索，提供完美的召回率。你可以添加索引来使用近似最近邻搜索，这会牺牲一些召回率来换取速度

3. 索引与性能优化

• 高效索引：提供专门的向量索引机制，优化查询性能
• SQL集成：提供SQL中的向量相似度搜索和最近邻搜索支持
• 距离函数操作符：支持多种距离函数操作符来检索向量和计算相似度

主要应用场景

1. 机器学习与AI应用

• 向量嵌入存储：可用于存储嵌入向量，特别适用于涉及自然语言处理的应用，如基于OpenAI的GPT模型构建的应用
• 语义搜索：支持基于语义相似度的文档和内容搜索

2. 推荐系统

• 内容推荐：促进基于内容的推荐系统等应用
• 相似度匹配：通过向量相似度进行精确的内容匹配

3. 检索增强生成(RAG)

• 文档检索：使用OpenAI的文本嵌入模型嵌入文档，并使用余弦相似度查找与给定查询最相似的文档
• 知识库查询：构建智能问答系统和知识检索应用

技术实现

安装与配置

CREATE EXTENSION vector;

基本使用示例

CREATE TABLE items (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  embedding VECTOR(3)
);


INSERT INTO items (embedding) VALUES 
  ('[1,2,3]'),
  ('[4,5,6]'),
  ('[7,8,9]');


SELECT * FROM items 
ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]' 
LIMIT 5;

距离操作符

• <-> - L2距离（欧几里得距离）
• <#> - 负内积
• <=> - 余弦距离

生态系统集成

云平台支持

• Supabase：提供原生pgvector支持
• Azure Database for PostgreSQL：支持pgvector扩展
• Neon：提供完整的pgvector功能支持

开发框架集成

• LangChain：提供使用postgres作为后端并利用pgvector扩展的LangChain向量存储抽象实现
• Docker支持：提供官方Docker镜像便于部署

优势特点

1. 开源与可扩展性

• 完全开源，社区驱动开发
• 与PostgreSQL生态系统完美集成
• 支持分布式SQL扩展

2. 性能与可靠性

• 基于成熟的PostgreSQL数据库系统
• 提供ACID事务支持
• 高效的向量索引和查询优化

3. 易用性

• 标准SQL接口，学习成本低
• 丰富的文档和社区支持
• 与现有PostgreSQL工具和生态系统兼容

总结

pgvector是PostgreSQL生态系统中的重要组成部分，它将传统关系型数据库的强大功能与现代AI应用的向量搜索需求完美结合。无论是构建推荐系统、语义搜索引擎，还是实现复杂的机器学习应用，pgvector都提供了一个强大、灵活且易于使用的解决方案。其开源特性和与PostgreSQL的深度集成使其成为企业级AI应用的理想选择。