vchord 文档
vchord（VectorChord）是基于 pgvector 构建的 PostgreSQL 扩展，专为可扩展、高性能且磁盘友好的向量相似性检索设计。依托 RaBitQ 1-bit/4-bit/8-bit 量化技术，它提供倒排文件（vchordrq）与单层图（vchordg）两种索引访问方法，并原生支持多向量 MaxSim（@#）、球面范围查询（<<->>）以及外部聚类中心预计算。
核心章节导航
架构概览、快速开始教程、通过 Pigsty / Docker / 预编译包安装，以及从 pgvecto.rs 迁移指南。
使用 vchordrq 与 vchordg 建索引、最近邻与球面范围搜索、过滤查询、索引预热、外部构建与完整 SQL 参考。
ColBERT 多向量 MaxSim（@#）延迟交互检索，以及结合 vchord_bm25 与 pg_tokenizer 的混合检索。
基于 GIST-1M、Cohere-10M 与 LAION-100M 数据集的可复现性能、召回率、内存与 TCO 成本对比。
生产环境参数调优、内存规划、I/O 并发设置、VACUUM 维护与版本升级流程。
牛津大学如何利用 vchord 在单台 PostgreSQL 中存储并检索 30 亿地球观测嵌入向量。
关键专题直达
对比磁盘友好型层次化 K-Means 倒排索引（vchordrq）与低延迟单层图索引（vchordg），掌握构建与查询参数。
将 32 位浮点向量压缩为 4-bit（rabitq4）或 8-bit（rabitq8）量化存储类型，兼顾极高压缩比与严格误差下界。
基于 WARP 动态剪枝对 vector[] 词元向量数组建立索引，在 SQL 中直接运行 ColBERTv2 与 ColPali 视觉文档检索。
将 K-Means 聚类质心计算卸载至外部 CPU 或 GPU 集群，20 分钟完成 1 亿向量索引构建且零主库争用。
精细调优 probes、epsilon、ef_search、io_search、max_scan_tuples 及 PostgreSQL 共享内存配置。
提供从 pgvecto.rs（vectors 扩展）或 pgvector HNSW/IVFFlat 迁移至 vchord 的分步实操指南。