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值此马年新春开启之际，我们非常高兴地宣布发布 VectorChord 1.1。 VectorChord 1.0 是 Postgres 原生向量搜索的一个重要里程碑：它让大规模索引构建变得足够快，感觉就像日常迭代而非停机维护。在 1.1 版本中，我们在此基础上更进一步，推出了 RaBitQ8：这是一种全新的向量类型，相比 float32 可节省 4 倍存储空间并提供更快的搜索速度，同时召回率损失不到 1%。配合 RaBitQ4 以及更具可组合性的查询控制能力，VectorChord 1.1 已准备 …

两年前，当我们发布第一篇 pgvecto.rs 博客文章时，我们下了一个赌注：Postgres 是进行向量搜索的最佳场所。从那时起，我们一直围绕这个信念持续迭代——从支持过滤向量搜索的 VBASE，到更长维度的向量支持，再到 RaBitQ 量化方案以及对磁盘友好的索引布局。 随着 VectorChord 1.0 的到来，我们再次实现了突破。在一台 16 vCPU 的机器上，我们现在可以在 20 分钟内为 1 亿（100M）个向量构建好索引；而在相同规模下，pgvector 需要超过 50 个小时 …

我们非常激动地宣布发布 VectorChord 0.5！此次发布标志着我们在提供更灵活、更强大、更可控的向量搜索能力这一使命上迈出了重要一步。在 0.5 版本中，我们引入了两项重大更新：对 DiskANN 图索引的实验性支持，以及全新的用于主动监控 IVF+RaBitQ 索引健康状况的召回率评估工具。 全新索引预览：RaBitQ 赋能的 DiskANN 索引 从第一天起，VectorChord 的核心索引方案就建立在一个强大的组合之上：基于聚类的 IVF 算法与 RaBitQ 量化——也就是我们 …

我们很高兴地宣布发布 VectorChord 0.4，这是一次全面增强 PostgreSQL 高性能向量搜索能力的重要更新。我们相信，此次发布进一步拓展了 PostgreSQL 向量搜索的能力边界，引入了多项关键架构改进，旨在为严苛的真实业务负载降低延迟并提升吞吐量。 如果你正在 PostgreSQL 上构建相似度搜索、RAG 流水线或其他 AI 驱动的应用，这些更新正是为你量身打造的。我们重点聚焦于两大领域：利用 PostgreSQL 不断演进的底层能力大幅提升冷查询（Cold Query）的 …

我们非常激动地宣布发布 VectorChord 0.3！这一重要里程碑直接在你的 Postgres 数据库内部显著提升了高级向量搜索技术的性能与适用性。在带来 ARM 支持与更快索引构建的 0.2 版本基础上，0.3 版本攻克了现代检索领域的最大难关之一：具备晚期交互（Late Interaction）能力的高效多向量搜索。 超越单向量：为什么多向量如此强大 多年来，向量搜索主要将整篇文档或整个查询表示为单个稠密向量（Dense Vector）。这种方法虽然强大，但需要将复杂的信息平均或压缩为单 …

今天，我们非常激动地向大家分享 VectorChord 0.2——这是一个凝聚了社区反馈、旨在应对 PostgreSQL 向量搜索不断演进的挑战而打造的新版本。 %[https://github.com/tensorchord/VectorChord/] 优化存储布局：支持高达 60,000 维向量 在 PostgreSQL 中，基础存储单元是 8KB 的数据页（Page）。虽然这种设计对于大多数常规负载非常稳健，但它也给高维向量搜索等现代应用场景带来了限制。例如，受限于固定的页面大小 …

我们很高兴地宣布发布 pgvecto.rs 0.2，这是弥合 PostgreSQL 中关系型查询与向量搜索之间鸿沟的重要里程碑。此次更新将两者的强大能力融为一体，不仅提升了执行效率，还支持在 PostgreSQL 内部直接运行复杂的混合查询。 过去，开发者和数据科学家不得不面对分别管理关系型查询系统和向量搜索系统的严峻挑战，这带来了额外的系统复杂度与资源开销。而在 pgvecto.rs 0.2 中，我们通过集成来自 OSDI 2023 的前沿 VBASE 方法解决了这一难题，大幅提升了 …