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PostgreSQL 上的向量搜索实践-高策.pdf

上传人: 茫然 编号:731585 2025-07-14 20页 1.87MB

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本文主要介绍了基于PostgreSQL的向量搜索引擎VectorChord,以及它在IvorySQL 2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛上的应用案例。关键点如下: 1. 数据增长:过去两年生产的数据中,有90%未被大型语言模型(LLM)使用。 2. 向量搜索需求:新场景如Agent进一步扩展了对向量搜索的需求。 3. 向量数据库优势:实现了上下文保留和自适应学习,支持文本、图像和音频的语义搜索。 4. 向量维度限制:现有方案pgvector支持的最大向量维度为2000,但许多主流嵌入模型维度超过2000。 5. VectorChord方案:具备更高维度支持、更快的索引和插入速度,以及更准确的结果。 6. 技术指标:采用RabitQ、IVF、FastScan和更优的存储布局。 7. 应用案例:地球索引和Immich,展示了VectorChord在地理空间数据库和带过滤条件查询方面的优势。 核心数据引用:1个Zettabyte等于400,000 Petabytes(2010-2025年数据来源:Statista)。
"VectorChord有何独特之处?" "如何高效实现向量搜索?" "哪些案例运用了VectorChord?"
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