AI Инструмент

Разблокируйте мощь векторной индексации с помощью pgvector

Бесшовно интегрируйте передовые возможности векторного поиска в ваши базы данных PostgreSQL.

shipped 22 нояб. 2025 г.buildpaid

BuildDataVector DBs

Почему это важно

1Ускорьте поиски с помощью улучшенной производительности запросов и вариантов фильтрации.

2Поддержка векторных данных с половинной точностью, разреженных и бинарных векторов расширяет ваши возможности работы с данными.

3Используйте продвинутые метрические методы расстояния для более точных приложений ИИ/МЛ.

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое pgvector?

pgvector — это мощное расширение для PostgreSQL, специально разработанное для управления векторными индексами. С помощью pgvector пользователи могут использовать.Advanced возможности векторного поиска прямо в своих существующих базах данных.

Создано для пользователей PostgreSQL, стремящихся к интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения.
Нет необходимости переносить данные в отдельные векторные базы данных.
Сохраните надежность и привычность PostgreSQL.

features

Ключевые характеристики

pgvector полон функций, которые улучшают работу с векторными данными и повышают производительность. Эти возможности разработаны как для разработчиков, так и для компаний, стремящихся оптимизировать свои приложения.

Итеративные индексации для предотвращения пропуска результатов из-за фильтрации.
Поддержка новых векторных типов: halfvec и sparsevec.
Совместимость с ведущими поставщиками встраивания, такими как OpenAI и Hugging Face.

use cases

Идеальные сценарии использования

pgvector идеально подходит для организаций, стремящихся интегрировать функции на основе ИИ в свои приложения. От поисковых систем до систем рекомендаций — его универсальность удовлетворяет различные потребности.

Создание приложений с использованием встраиваний для улучшенного пользовательского опыта.
Выполнение обработки естественного языка непосредственно в вашей среде SQL.
Улучшение рекомендательных систем с использованием точных методов извлечения данных.