近年来，随着生成式 AI 和大型语言模型生态系统的发展，向量搜索越来越受欢迎。
向量搜索是一种信息检索方法，其中文档和查询表示为向量而不是纯文本。这种数值表示是通过使用大型训练过的神经网络获得的，该网络可以将非结构化数据（例如文本、图像和视频）转换为向量。
传统的关联数据库无法优化处理大量向量数据。因此，在过去几年中，出现了许多开源和专有的向量数据库。但是，对于所有公司来说，仅仅为了向量而拥有一个与主数据库分离的专用数据库可能并不理想。
pgvector 应运而生，它是一个功能强大的 PostgreSQL 扩展，可将向量相似性搜索功能引入最流行的关系数据库之一。
在本教程中，我们将探讨 pgvector 的功能，并演示它如何在您的工作中提供帮助。
不需要，它是您现有 PostgreSQL 数据库的附加组件。
可以，可以使用任何具有 PostgreSQL 适配器的语言。
您可以使用 PostgreSQL 的内置工具（如 EXPLAIN 和 ANALYZE）来监控查询性能。此外，诸如 pg_stat_statements 之类的日志记录和监控扩展可以提供对查询性能的洞察，并帮助识别瓶颈。
可以，pgvector 允许您将向量搜索与传统的 SQL 查询结合起来。您可以在 SQL 查询中包含向量相似性操作以及其他条件，从而实现利用向量和关系数据的复杂搜索。
可以，pgvector 可以与各种机器学习框架和库集成。您可以使用来自 TensorFlow、PyTorch 或 Hugging Face 等框架的模型生成嵌入，并使用 PostgreSQL 中的 pgvector 存储和查询这些嵌入。
升级 pgvector 时，请确保遵循 pgvector 文档中提供的官方升级说明。在执行任何升级之前，请备份您的数据。升级后，请彻底测试您的应用程序以确保兼容性和性能。
虽然 pgvector 可以处理高维向量，但 PostgreSQL 的功能可能会限制性能。对于非常高维的数据，请考虑优化您的 PostgreSQL 设置或探索专用的向量数据库，例如 Milvus 或 Pinecone。
以上是PGVECTOR教程：将矢量搜索集成到PostgreSQL中的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
