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pgvector
PostgreSQL 原生向量检索,让 AI 嵌入与关系数据同库共存
2.5
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FAQ
基本信息
软件名称
pgvector
所属厂商
PostgreSQL 开源社区
部署方式
SaaS / 私有化 / 混合云
适合规模
小微企业 / 中型企业 / 大型企业
定价模式
免费增值
免费试用
不支持
集成能力
["LangChain","LlamaIndex","PostgreSQL 生态"]
核心功能
vector 数据类型支持存储任意维度高维向量
提供 HNSW 与 IVFFlat 两种近似最近邻索引算法
支持欧氏距离、余弦相似度、内积等多种距离度量
SQL 原生过滤与向量检索混合查询
兼容 PostgreSQL 事务、ACID 与 JOIN 能力
与 LangChain、LlamaIndex 等主流 AI 框架无缝集成
软件介绍
pgvector 是 PostgreSQL 开源社区推出的向量相似度搜索扩展,允许在 PostgreSQL 数据库中原生存储、索引和查询高维向量数据。它将传统关系型数据库的 ACID 事务、JOIN 关联查询能力与向量检索能力结合,无需引入独立的向量数据库即可构建 AI 增强型应用。核心能力包括精确与近似最近邻搜索(IVFFlat、HNSW 算法)、多种距离度量(欧氏距离、余弦相似度、内积),并支持 SQL 原生过滤与向量检索混合查询。
产品截图
授权代理商(1)
天津鸿萌科贸发展有限公司
天津
适合行业
互联网
金融
零售
厂商信息
PostgreSQL 开源社区
1996 · 少于50
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pgvector支持哪些距离度量和索引类型?
▾
支持L2欧氏距离、内积和余弦距离三种度量。v0.5.0起支持HNSW近似最近邻索引,v0.6.0新增IVFFlat索引。默认最大2000维,可通过配置参数调高,满足主流Embedding模型需求。
pgvector是免费的吗?商业使用如何定价?
▾
pgvector完全免费开源,采用PostgreSQL许可证发布,商业项目使用无需授权费用。成本主要为底层PostgreSQL数据库托管费用,AWS RDS、阿里云、Supabase、Neon等云厂商已内置该扩展。
pgvector适合哪些典型的对话大模型场景?
▾
适合RAG检索增强生成、聊天机器人长期记忆、语义搜索、文档问答、知识库检索等场景。特别适合百万级以下向量、需要向量与业务关系数据JOIN查询、要求ACID事务一致性的应用。
pgvector有哪些部署方式?
▾
三种方式:(1)自建PostgreSQL后执行CREATE EXTENSION vector启用;(2)Docker运行postgres官方镜像并安装扩展;(3)直接使用AWS RDS/Aurora、Google Cloud SQL、Neon、Supabase等内置pgvector的托管服务。
pgvector与Pinecone、Milvus等专用向量数据库有什么区别?
▾
优势:与PostgreSQL无缝集成、支持SQL+向量混合查询、ACID事务保障、无需运维独立系统。劣势:亿级以上向量和高并发场景性能不如Milvus/Qdrant;缺少内置Embedding生成、标量过滤索引等高级特性。
pgvector - 功能|代理政策|代理商评价|价格 - 数商方略