pgvectorscale

PostgreSQL扩展提升AI应用向量搜索性能并优化存储成本

pgvectorscale PostgreSQL 向量搜索性能优化 AI应用 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

vectordb - 基于C++实施高效的图遍历向量索引技术

EpsillaGithub云原生架构向量数据库开源项目性能优化自然语言搜索

Epsilla，这款开源矢量数据库以其高性能的向量检索、成本效率及可扩展性而备受欢迎。拥有完整的数据库管理系统功能并支持深度学习与自然语言处理查询，Epsilla同时实现云原生的无服务器多租户架构，并与多种生态系统无缝集成。

chatgpt-pgvector - 强化领域特化知识应用的AI聊天工具

ChatGPTGithubOpenAI APISupabase向量搜索嵌入式向量开源项目

chatgpt-pgvector是一款基于OpenAI嵌入式API与pgvector数据库技术的AI聊天应用，通过将文本数据转换为向量并执行向量搜索，有效提高了在专业领域的问答准确性与相关性。该项目利用Nextjs和Supabase平台，优化用户体验并增强聊天应用的整体功能。

sqlite-vec - 跨平台SQLite向量搜索扩展支持多种编程语言

GithubSQLite扩展sqlite-vec向量搜索嵌入式向量开源项目数据库

sqlite-vec是一个轻量高效的SQLite向量搜索扩展。该项目支持存储和查询多种类型的向量，采用纯C语言开发，无外部依赖，可在各种SQLite环境中运行。作为sqlite-vss的升级版，sqlite-vec新增了通过rowid子查询预过滤向量的功能。这个Mozilla Builders项目获得了多家公司赞助，旨在为本地AI应用提供强大的向量搜索能力。sqlite-vec支持Python、Node.js、Ruby等多种编程语言，并可与Datasette、rqlite等工具集成使用。

write-you-a-vector-db - 关系数据库系统向量功能实现教程

BusTubGithubRisingLightRustVector Databasepgvector开源项目

本教程详细讲解如何为关系数据库系统增加向量功能，涵盖C++和Rust两个版本。在C++版中，基于CMU-DB的BusTub实现pgvector功能，包括向量存储、向量表达式和向量索引。在Rust版中，基于RisingLight实现类似功能。加入Discord社区与其他学习者交流，使用MIT许可的BusTub向量数据库入门代码和解决方案，但注意部分文件无法公开。

pg_graphql - 为PostgreSQL数据库集成原生GraphQL功能

GithubGraphQLPostgreSQLSQL开源项目扩展数据库

pg_graphql是PostgreSQL的开源扩展，为数据库提供原生GraphQL支持。它自动将SQL架构转换为GraphQL架构，实现高效、一致的查询解析。该扩展允许所有支持PostgreSQL连接的编程语言通过GraphQL查询数据库，无需额外配置。pg_graphql简化了GraphQL API的构建过程，提高了开发效率。

postgres-new - 浏览器内运行PostgreSQL数据库集成AI辅助功能

AI辅助GithubPGlitepostgres.new开源项目数据库浏览器沙盒

postgres.new是一个创新的开源项目，允许在浏览器中即时创建和运行PostgreSQL数据库。该项目集成了大型语言模型（LLM），支持CSV导入、报告生成、图表创建和数据库图表构建。基于PGlite技术，数据库直接在浏览器中运行，并通过IndexedDB存储数据。这一解决方案为数据库管理和分析提供了便捷性和智能化支持。

oasysdb - 高性能混合向量数据库，兼容SQLite和Postgres

GithubOasysDBRustSQL数据库开源项目数据完整性混合向量数据库

OasysDB是一种混合向量数据库，利用SQLite和Postgres作为存储引擎，提供快速的向量索引层，确保数据的高完整性。目前仅支持Rust项目，未来计划提供RPC API以支持更多语言。OasysDB集成了SQLx进行SQL数据库操作，实现了灵活的向量索引算法，适合高性能检索需求。项目仍在早期开发阶段，欢迎在GitHub上贡献代码或提出建议。更多信息请访问官方网站或加入Discord社区。

vector-storage - 轻量的浏览器向量数据库，用于语义相似度文本搜索

GithubIndexedDBOpenAI嵌入Vector Storage余弦相似度开源项目相似性搜索

Vector Storage 是一个高效轻量的向量数据库，通过浏览器的 IndexedDB 存储文档向量。利用 OpenAI 嵌入技术，该工具将文本文档转换为向量，并基于余弦相似度进行相似文档搜索。主要功能包括文档向量存储管理、基于元数据和内容的搜索过滤、自动管理存储大小及使用 LRU 机制。简单易用，适用于需要高效文本检索的场景。

pg_timeseries - PostgreSQL时序数据管理与分析扩展

GithubPostgreSQL开源项目数据分区数据分析数据压缩时间序列API

pg_timeseries是PostgreSQL的时序数据管理扩展，提供自动分区、压缩和保留策略等功能。它简化了时序表的创建和维护，并包含分析辅助函数以简化复杂查询。该扩展依赖columnar、pg_cron和pg_partman，支持Docker快速部署。pg_timeseries为时序数据提供了全面的管理和分析解决方案。

pg_jsonschema - 高性能 JSON Schema 验证扩展

GithubJSON SchemaPostgreSQL开源项目性能优化扩展插件数据验证

pg_jsonschema 是一个 PostgreSQL 扩展，为 json 和 jsonb 数据类型提供 JSON Schema 验证支持。该扩展基于 Rust 的 jsonschema crate 实现，提供高性能的验证功能，尤其在复杂模式下表现突出。它支持最新的 JSON Schema 规范，可用于约束数据库列符合特定模式，是处理 PostgreSQL 中 JSON 数据验证的有力工具。

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