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

lancedb - 高效管理与检索嵌入的开源多模态向量数据库

GPU支持GithubLanceDB多模态数据嵌入管理开源项目矢量搜索

LanceDB 是一款开源的多模态向量数据库，具备持久存储功能，能够简化嵌入的管理与检索。它支持生产级别的向量搜索，无需管理服务器，可存储、查询和过滤向量、元数据以及多模态数据（包括文本、图片、视频、点云等）。它还支持向量相似性搜索、全文搜索和SQL查询，并提供原生的Python和JavaScript/TypeScript支持，同时实现零拷贝和自动版本管理。LanceDB 与 LangChain、LlamaIndex、Apache-Arrow、Pandas、Polars、DuckDB 等多个生态系统集成。其核心由Rust编写，基于Lance构建，专为高性能机器学习工作负载而设计。

Embedefy - 高效嵌入向量生成平台助力多元AI应用增强

AI工具AI应用Embedefy向量空间嵌入数据表示

Embedefy是一个专业的嵌入向量生成平台，旨在简化AI应用的增强过程。该平台采用开源模型，支持用户灵活切换至自有基础设施。Embedefy广泛适用于检索增强生成(RAG)、模型微调、语义搜索、聚类、推荐、异常检测和分类等领域。通过提供API和PostgreSQL扩展，Embedefy使嵌入向量功能能够无缝集成到应用程序和数据库中，为AI开发提供强大支持。Embedefy提供高性价比的嵌入向量生成服务，特别适合处理大规模数据集，为各类AI项目提供高效、经济的解决方案。

awesome-vector-search - 向量搜索技术资源大全,引擎、框架、库与研究

Apache CassandraFaissGithub向量搜索引擎向量数据库开源项目近似最近邻搜索

本项目汇集了向量搜索领域的综合技术资源，包括框架、引擎、库、云服务和研究论文。内容涵盖Qdrant、Milvus等独立服务，Faiss、ScaNN等库，以及Pinecone、Zilliz Cloud等云服务。此外，收录的研究论文为算法优化提供了理论支持。开发者可借此构建高效搜索应用，研究人员则能深入了解最新算法进展。

vector-admin - 统一管理和优化大规模矢量数据库的高效工具集

GithubVectorAdmin云部署多用户支持开源项目数据管理矢量数据库

VectorAdmin是一个多用户应用，提供高效的矢量数据管理功能。支持本地和远程托管，适用于管理多种矢量数据库。主要特性包括视图、更新和删除文本块，复制文档或命名空间，直接上传并嵌入新文档，迁移矢量数据库，自动进行回归测试等。此外，VectorAdmin还与API、JavaScript、Python独立客户端及LangChain集成，为用户简化矢量数据管理流程。

node-pg-migrate - 专为PostgreSQL设计的Node.js数据库迁移管理工具

GithubNode.jsPostgreSQLSQLnode-pg-migrate开源项目数据库迁移

node-pg-migrate是专为PostgreSQL设计的Node.js数据库迁移管理工具。它提供简单易用的API，支持创建表格、添加列和创建索引等操作，可自动推断回滚迁移。适用于PostgreSQL 12.8及以上版本，也支持CockroachDB等符合SQL标准的数据库。这个工具简化了数据库架构管理流程，有助于提高开发效率。

Scale - 优化AI应用的全方位数据服务平台

AI工具AI应用开发AI开发Scale GenAI Platform企业AI数据标注模型训练热门生成AI

Scale AI为自动驾驶、地图、AR/VR、机器人等多领域提供优质数据服务，并通过其先进的生成AI平台，帮助企业释放AI潜力，加速技术革新。

timescaledb-docker - TimescaleDB Docker镜像简化时序数据库部署

DockerGithubPostgreSQLTimescaleDB开源项目数据库时间序列数据

TimescaleDB Docker项目提供基于PostgreSQL的时序数据库镜像，支持环境变量配置和自动性能优化。开发者可通过简单命令部署实例，灵活设置遥测级别和资源限制。该解决方案简化了高性能时序数据处理环境的搭建过程，适用于需要快速部署和管理TimescaleDB的场景。项目特点包括基于官方PostgreSQL镜像、支持环境变量配置、自动性能优化、灵活的资源管理和遥测设置。这些功能使TimescaleDB的部署和管理变得更加简单高效，为时序数据处理提供了可靠的基础设施支持。

zhparser - 基于SCWS的PostgreSQL中文全文搜索扩展

GithubPostgreSQLSCWSZhparser中文分词全文检索开源项目

zhparser是一个基于SCWS的PostgreSQL中文全文搜索扩展，支持自定义词典和灵活配置分词行为。该扩展能有效解析中文文本，适用于PostgreSQL 9.2及以上版本的数据库。它提供多种安装方式，包括Docker快速部署，并支持复杂查询功能。zhparser为开发者提供了详细的使用说明和配置选项，方便实现高效的中文全文搜索功能。

VectorDBBench - 开源向量数据库基准测试工具

GithubVectorDBBench向量数据库基准测试开源项目性能评估数据分析

VectorDBBench是一个开源的向量数据库基准测试工具。它提供15个测试用例，评估容量、搜索性能和过滤搜索性能。支持多种数据库客户端，具有可视化界面，方便复现测试和评估新系统。工具还包含性能分析报告和排行榜功能，有助于比较不同向量数据库的性能。

pg-schema-diff - PostgreSQL数据库模式差异计算与迁移工具

GithubPostgrespg-schema-diff在线迁移开源项目数据库迁移索引建立

pg-schema-diff是一个开源的PostgreSQL数据库模式管理工具。它可以计算数据库模式间的差异，生成最小化停机时间的SQL迁移语句。支持在线索引替换和NOT NULL约束创建等功能，并提供安全保障措施。适用于PostgreSQL 14-16版本，帮助开发者高效管理数据库模式变更。

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