pgvecto.rs简介
pgvecto.rs是一个为Postgres数据库提供向量相似度搜索功能的扩展。它使用Rust语言编写,基于pgrx框架开发。pgvecto.rs的主要特点包括:
- 支持高效的向量搜索和关系查询
- 支持稠密和稀疏向量搜索
- 支持最高65535维的向量
- 动态调度SIMD指令以优化性能
- 支持二进制向量、FP16和INT8等数据类型
- 提供WAL支持
与pgvector相比,pgvecto.rs在过滤、向量维度、索引存储等方面都有一定优势。
快速开始
- 使用Docker镜像快速启动:
docker run \
--name pgvecto-rs-demo \
-e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword \
-p 5432:5432 \
-d tensorchord/pgvecto-rs:pg16-v0.2.1
- 连接数据库并创建扩展:
CREATE EXTENSION vectors;
- 创建向量表并插入数据:
CREATE TABLE items (
id bigserial PRIMARY KEY,
embedding vector(3) NOT NULL
);
INSERT INTO items (embedding)
VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]');
- 执行向量搜索:
SELECT * FROM items
ORDER BY embedding <-> '[3,2,1]'
LIMIT 5;
学习资源
-
官方文档 - 全面的使用指南和API参考
-
GitHub仓库 - 源码、问题跟踪和贡献指南
-
示例教程 - 一个简单的问答应用示例
-
Discord社区 - 与开发者和用户交流
-
pgvecto.rs vs pgvector对比 - 了解pgvecto.rs的优势
-
开发者教程 - 从源码构建和开发指南
-
路线图 - 了解项目未来发展计划
pgvecto.rs为构建基于相似度的应用提供了强大的基础。无论是进行简单的向量搜索,还是结合复杂的SQL查询,pgvecto.rs都能满足各种需求。通过学习上述资源,相信读者可以快速掌握pgvecto.rs的使用,并在实际项目中发挥其优势。
欢迎通过GitHub Issues或Discord社区提出问题和建议,为pgvecto.rs的发展贡献力量!
