Outil d'IA

Accélérez votre recherche vectorielle avec pgvector

Révolutionnez les solutions de données en utilisant le pouvoir de l'indexation vectorielle dans PostgreSQL.

shipped 22 nov. 2025buildpaid

BuildDataVector DBs

Pourquoi c'est important

1Atteignez des constructions d'index jusqu'à 50 fois plus rapides, améliorant ainsi considérablement les performances de votre application.

2Intégrez de manière transparente des capacités de recherche vectorielle dans vos workflows Postgres existants sans surcharge supplémentaire.

3Exploitez des métriques de distance avancées pour améliorer la pertinence et l'efficacité des applications d'IA/ML.

Spécifications

Documentation API

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GitHub

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API disponible

Oui, API publique

overview

Qu'est-ce que pgvector ?

pgvector est une extension puissante pour PostgreSQL qui permet un indexage et une recherche de vecteurs efficaces. Elle est conçue pour les développeurs et les équipes de machine learning souhaitant améliorer leurs applications avec des solutions évolutives pour les recherches de vecteurs au sein de leurs bases de données existantes.

Prise en charge native de PostgreSQL pour les recherches de voisins les plus proches exacts et approximatifs.
Optimisé pour des charges de travail d'intégration à la fois petites et grandes.
Fonctionnalités complètes pour prendre en charge des requêtes de données complexes.

features

Fonctionnalités Clés de pgvector

pgvector offre une gamme de fonctionnalités puissantes qui rendent la recherche vectorielle simple et efficace. Des types de données avancés à des performances de requête améliorées, notre outil est conçu pour répondre à vos besoins.

Nouveaux types de vecteurs incluant halfvec et sparsevec pour un stockage et des performances optimisés.
Prise en charge de vecteurs binaires indexés avec des dimensions extensives allant jusqu'à 64 000.
Intégration des distances de Hamming et de Jaccard pour améliorer les recherches de vecteurs binaires.

use cases

Qui peut bénéficier de pgvector ?

pgvector est idéal pour les développeurs et les équipes d'apprentissage automatique cherchant à mettre en œuvre une recherche vectorielle évolutive au sein de leurs applications. Il est particulièrement avantageux pour la création de systèmes de recommandation, de fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) et de recherches sémantiques.

Intégrez la recherche vectorielle sans effort dans vos configurations PostgreSQL existantes.
Développez des fonctionnalités d'IA/ML sophistiquées sans avoir besoin d'une base de données vectorielle séparée.
Améliorez la prise de décision basée sur les données grâce à des requêtes efficaces.