在当今AI时代，存储向量数据以实现快速、相似的搜索变得至关重要。这就是pgvector的用武之地，它作为PostgreSQL的一个插件，能够高效处理向量数据，为文本搜索带来革命性变化。向量数据概念类似于地图上的点，代表信息如文本或图像，通过比较这些点的接近程度，可以判断事物的相似性，即使它们使用不同的词汇或外观。向量数据用浮点数列表表示，例如：[0.5, 1.2, -0.3, 4.7]。
pgvector通过将文本、图像或声音存储为高维向量，将其转换为AI代理可以理解的“数字指纹”。这种方法使用余弦距离来查看两个向量之间的角度，角度越小表示相似度越高。pgvector提供了本地安装的方便性，通过Docker镜像方式打包，并包含了时序数据库timescaledb、空间数据库插件postgis等其他功能。下载方法在文章末尾提供。
pgvector解决了PostgreSQL在搜索和数据表示方面的关键问题，支持精确近邻搜索（ENN）和近似近邻搜索（ANN）。选择合适的方法取决于具体需求，每种方法都有各自的优缺点。pgvector提供两种类型索引，分别是近似最近邻（ANN）索引，用于加速搜索相似向量。HNSW和IVFFlat是两种不同的索引方法，HNSW适用于复杂布局（高维数据），而IVFFlat适用于大型数据集（大城市）。
创建向量数据的过程称为嵌入，它使用HuggingFace或OpenAI嵌入模型，选择取决于需求、预算和技术专长。在数据库中以向量形式存储单词，使用pgvector创建扩展，生成嵌入，然后插入数据库。使用生成的嵌入在数据库中搜索相似的单词。查询结果分析显示，Mango和Horse虽然未在表中列出，但与Banana、Apple、Dog和Cat的相似度较高，基于余弦相似度的范围（0到1），可以判断它们在用于比较的表示方面具有不同程度的相似性。
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