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    <title>快速入门 on Vchord</title>
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    <description>Recent content in 快速入门 on Vchord</description>
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        <title>概览</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/docs/vchord/getting-started/overview/</link>
        <pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;p&gt;&lt;code&gt;vchord&lt;/code&gt; 是一款专为可扩展、高性能且磁盘高效的向量相似性检索而设计的 PostgreSQL 扩展。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;借助 &lt;code&gt;vchord&lt;/code&gt;，您仅需 1 美元即可存储 400,000 个向量，从而显著节省成本：在同等价格下，可存储的向量数量是 Pinecone 优化型存储的 6 倍，是 pgvector/pgvecto.rs 的 26 倍&lt;sup id=&#34;fnref:1&#34;&gt;&lt;a href=&#34;#fn:1&#34; class=&#34;footnote-ref&#34; role=&#34;doc-noteref&#34;&gt;1&lt;/a&gt;&lt;/sup&gt;。欲了解更多详情，请参阅我们的&lt;a href=&#34;https://vchord.pgsty.com/zh/blog/post/vectorchord-store-400k-vectors-for-1-in-postgresql/&#34;&gt;发布博文&lt;/a&gt;。&lt;/p&gt;</description>
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        <title>安装指南</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/docs/vchord/getting-started/installation/</link>
        <pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;p&gt;VectorChord 已在以下操作系统上通过测试：&lt;/p&gt;&#xA;&lt;ul&gt;&#xA;&lt;li&gt;Ubuntu (x86_64, aarch64)&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;macOS (x86_64, aarch64)&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;Windows (x86_64)&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;Alpine Linux (x86_64, aarch64) &lt;sup id=&#34;fnref:1&#34;&gt;&lt;a href=&#34;#fn:1&#34; class=&#34;footnote-ref&#34; role=&#34;doc-noteref&#34;&gt;1&lt;/a&gt;&lt;/sup&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;li&gt;Debian (powerpc64le, s390x, riscv64) &lt;sup id=&#34;fnref:2&#34;&gt;&lt;a href=&#34;#fn:2&#34; class=&#34;footnote-ref&#34; role=&#34;doc-noteref&#34;&gt;2&lt;/a&gt;&lt;/sup&gt;&lt;/li&gt;&#xA;&lt;/ul&gt;&#xA;&lt;p&gt;如果您在上述任何操作系统上遇到问题，请提交 Bug 报告；如果您需要更多平台支持，欢迎提交功能请求。&lt;/p&gt;</description>
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        <title>Vchord 家族套件</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/docs/vchord/getting-started/vectorchord-suite/</link>
        <pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;p&gt;检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）正在彻底改变我们与海量数据集及大语言模型的交互方式。通过在生成回答前检索相关信息，RAG 系统能够提供更加精准、具备上下文感知且时效性更强的答案。然而，构建稳健、可扩展且高效的 RAG 流水线依然面临诸多挑战，在生产环境中尤为如此。&lt;/p&gt;</description>
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