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pgvectorscale

PostgreSQL扩展提升AI应用向量搜索性能并优化存储成本

pgvectorscale是PostgreSQL的向量数据扩展,基于pgvector开发。它通过新的StreamingDiskANN索引和统计二进制量化压缩技术,提高了AI应用中嵌入向量的搜索性能和存储效率。与同类产品相比,pgvectorscale在保证相同召回率的情况下,显著降低了查询延迟,提高了吞吐量,同时大幅减少了存储成本。该项目采用Rust语言开发,为PostgreSQL社区贡献向量支持提供了新途径。

pgvecto.rs - 高效灵活的PostgreSQL向量相似搜索生产级解决方案
GithubPostgreSQLRustSPLADEpgvecto.rs向量搜索开源项目
pgvecto.rs是一个Postgres扩展,提供超低延迟、高精度的向量相似搜索功能,支持稀疏向量和全文本搜索。该扩展由Rust编写,基于pgrx框架,具备完整的SQL支持和异步索引等特性,简化数据管理并提升性能。支持FP16/INT8数据类型和二进制向量索引,是生产环境中集成前沿模型的理想选择。
pgvector - Postgres向量相似度搜索开源扩展
GithubPostgrespgvector向量相似度搜索开源项目索引近邻搜索
pgvector是Postgres的开源扩展,为向量相似度搜索提供支持。它能在Postgres数据库中存储和查询向量数据,支持精确和近似最近邻搜索,兼容多种向量类型和距离度量。pgvector继承了Postgres的ACID事务和时间点恢复等特性,为向量搜索提供了可靠的解决方案。
pg_vectorize - Postgres数据库文本向量搜索与自动化扩展工具
GithubLLM应用Postgres扩展pg_vectorize嵌入转换开源项目文本向量搜索
pg_vectorize是一款针对Postgres数据库设计的扩展工具,实现了文本到向量的自动化转换和流行LLMs的连接。简化现有数据上的搜索操作只需两个函数,完美集成了OpenAI和Hugging Face Sentence-Transformers的自然语言处理技术,满足商业与开发的多样性需求。
MyScale - 创新SQL向量数据库助力AI应用高效开发
AI工具MyScaleSQL人工智能向量数据库搜索
MyScale是一款融合向量搜索和SQL分析的创新数据库,为AI应用开发提供高性能解决方案。它支持高效的向量搜索、文本搜索和复杂查询,有效提升RAG效果。MyScale的MSTG向量引擎显著提高了速度并降低了成本。作为关系型向量数据库,MyScale支持高级SQL向量联合查询,并易于与主流AI开发框架集成。此外,MyScale还提供全面的全文搜索功能和安全合规保障,适合构建各类生产级AI应用。
MyScaleDB - 优化大规模AI应用的部署与管理流程
AI应用ClickHouseGithubMyScaleDBSQL vector database向量搜索开源项目
MyScaleDB是一个基于ClickHouse改进的SQL向量数据库,专为开发者设计,提供亲和的SQL操作界面,协助构建高度可扩展的AI应用。这个数据库完全兼容SQL,且具备出色的执行效率和可扩展性,能处理结构化数据、文本、向量、JSON以及地理空间数据等多种数据类型,轻松应对从小型到亿级规模的数据管理需求。
pgai - 通过pgai将AI工作流直接融合至PostgreSQL,优化数据处理及应用开发
AI工作流GithubPostgreSQLpgai人工智能开源项目数据库集成
pgai为PostgreSQL数据库提供了高效的AI整合功能,支持嵌入式生成、聊天完成等AI模型,具备多样化AI供应商支持,如OpenAI和Cohere。此平台简化了数据分类、摘要编写和数据丰富的操作,使数据库开发者和AI专家能更便捷地利用AI技术。想了解更多关于pgai的安装与使用,以及如何参与贡献,请参阅官方文档和GitHub页面。
postgresml - GPU 驱动的 AI 应用程序数据库
GithubPostgreSQLPostgresML开源项目机器学习模型自然语言处理
PostgresML是集成于PostgreSQL的全面ML/AI平台,优化模型数据管理流程,支持高级自然语言处理和多维文本分析,提供先进模型训练调整API,加速数据驱动的业务决策。
lantern - PostgreSQL向量数据管理和搜索扩展
GithubHNSW索引LanternPostgreSQL向量搜索开源项目数据库扩展
Lantern是一个PostgreSQL数据库扩展,专门用于向量数据管理和搜索。它引入了lantern_hnsw索引类型来加速向量查询,支持多种距离函数,并提供并行索引创建和外部索引生成等功能。Lantern与pgvector兼容,性能表现出色,并提供多种辅助函数以优化工作流程。
timescaledb - PostgreSQL时序数据库扩展 实现自动分区和SQL扩展
GithubPostgreSQLTimescaleDB开源数据库开源项目数据库扩展时间序列数据
TimescaleDB是PostgreSQL的开源时序数据库扩展,提供自动时空分区和完整SQL支持。它保留标准PostgreSQL接口,同时增强时序数据处理性能。通过虚拟视图(超表)实现透明数据分片,允许用户像操作普通表一样处理大规模时序数据。TimescaleDB使SQL在时序数据领域更具扩展性,适合需要高效管理和分析时间序列数据的应用场景。
vectordb - 本地化嵌入模型文本检索,优化AI应用性能
AI特性GithubKagi SearchVectorDB向量搜索开源项目本地数据存储
VectorDB是一款简单轻量的本地嵌入模型文本检索工具,具有低延迟和小内存占用的特点,广泛应用于Kagi Search的AI功能。通过自动分块和嵌入搜索,VectorDB在完全本地运行的情况下提供了高效的内容过滤和检索功能。用户可以通过简单的代码示例快速加载数据并进行检索,还可根据需求选择不同的嵌入模型和分块策略,以适应多种应用场景。
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