pgvector 文档

PostgreSQL 开源向量相似性检索基础扩展：涵盖 vector、halfvec、bit 与 sparsevec 数据类型，精确与近似最近邻搜索，以及 HNSW 与 IVFFlat 索引。

pgvector 是 PostgreSQL 生态中最基础的开源向量相似性检索扩展。它提供了核心的 vector、halfvec、bit 与 sparsevec 向量数据类型、距离操作符，以及内置的 HNSW 和 IVFFlat 索引访问方法。

与 vchord 的关系

vchord 直接构建在 pgvector 的数据类型（vector 与 halfvec）和距离操作符（<->、<#>、<=>）之上。无需修改现有的表结构或应用层 SQL，即可直接在现有的 pgvector 向量列上创建 vchord（vchordrq 或 vchordg）索引。

核心特性

精确与近似最近邻检索（KNN / ANN）：与 PostgreSQL 完整 ACID 事务、时间点恢复（PITR）、关系连接（JOIN）及谓词过滤无缝融合。
多种向量数据表示：
- 单精度浮点向量（vector，索引最高支持 2,000 维，无索引存储最高支持 16,000 维）
- 半精度浮点向量（halfvec，索引最高支持 4,000 维）
- 二值位向量（bit，索引最高支持 64,000 维）
- 稀疏向量（sparsevec，最高支持 1,000 个非零元素、总维度高达 100 万维）
六种距离度量：欧氏 L2 距离（<->）、内积（<#>）、余弦距离（<=>）、曼哈顿 L1 距离（<+>）、汉明距离（<~>）以及杰卡德距离（<%>）。
迭代式索引扫描（Iterative Index Scans，0.8.0+）：当带 WHERE 过滤条件导致候选集不足时，自动扩展 HNSW 或 IVFFlat 索引遍历范围以保证召回数量。