pgvecto.rs学习资料汇总 - Postgres的可扩展向量搜索扩展

pgvecto.rs简介

pgvecto.rs是一个为Postgres数据库提供向量相似度搜索功能的扩展。它使用Rust语言编写,基于pgrx框架开发。pgvecto.rs的主要特点包括:

• 支持高效的向量搜索和关系查询
• 支持稠密和稀疏向量搜索
• 支持最高65535维的向量
• 动态调度SIMD指令以优化性能
• 支持二进制向量、FP16和INT8等数据类型
• 提供WAL支持

与pgvector相比,pgvecto.rs在过滤、向量维度、索引存储等方面都有一定优势。

快速开始

1. 使用Docker镜像快速启动:

docker run \
  --name pgvecto-rs-demo \
  -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword \
  -p 5432:5432 \
  -d tensorchord/pgvecto-rs:pg16-v0.2.1

2. 连接数据库并创建扩展:

CREATE EXTENSION vectors;

3. 创建向量表并插入数据:

CREATE TABLE items (
  id bigserial PRIMARY KEY,
  embedding vector(3) NOT NULL
);

INSERT INTO items (embedding) 
VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]');

4. 执行向量搜索:

SELECT * FROM items 
ORDER BY embedding <-> '[3,2,1]' 
LIMIT 5;

学习资源

1. 官方文档 - 全面的使用指南和API参考

2. GitHub仓库 - 源码、问题跟踪和贡献指南

3. 示例教程 - 一个简单的问答应用示例

4. Discord社区 - 与开发者和用户交流

5. pgvecto.rs vs pgvector对比 - 了解pgvecto.rs的优势

6. 开发者教程 - 从源码构建和开发指南

7. 路线图 - 了解项目未来发展计划

pgvecto.rs为构建基于相似度的应用提供了强大的基础。无论是进行简单的向量搜索,还是结合复杂的SQL查询,pgvecto.rs都能满足各种需求。通过学习上述资源,相信读者可以快速掌握pgvecto.rs的使用,并在实际项目中发挥其优势。

欢迎通过GitHub Issues或Discord社区提出问题和建议,为pgvecto.rs的发展贡献力量!