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    <title>release on Vchord</title>
    <link>https://vchord.pgsty.com/zh/tags/release/</link>
    <description>Recent content in release on Vchord</description>
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      <lastBuildDate>Mon, 02 Nov 2026 19:35:19 +0800</lastBuildDate>
    
    
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        <title>VectorChord 1.1：原生 4/8 比特向量类型与每索引查询默认值</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-11-native-48-bit-vector-types-and-per-index-query-defaults/</link>
        <pubDate>Sat, 14 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
        
        <guid>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-11-native-48-bit-vector-types-and-per-index-query-defaults/</guid>
        <description>&lt;p&gt;值此马年新春开启之际，我们非常高兴地宣布发布 VectorChord 1.1。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a href=&#34;https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-10-developer-first-vector-search-on-postgres-100x-faster-indexing-than-pgvector/&#34;&gt;VectorChord 1.0&lt;/a&gt; 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 已准备好应对你最严苛的生产工作负载。&lt;/p&gt;</description>
      </item>
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        <title>VectorChord 1.0：Postgres 上开发者优先的向量搜索，索引速度比 pgvector 快 100 倍</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-10-developer-first-vector-search-on-postgres-100x-faster-indexing-than-pgvector/</link>
        <pubDate>Thu, 04 Dec 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;p&gt;两年前，当我们发布第一篇 &lt;a href=&#34;https://github.com/tensorchord/pgvecto.rs&#34;&gt;pgvecto.rs&lt;/a&gt; 博客文章时，我们下了一个赌注：&lt;strong&gt;Postgres 是进行向量搜索的最佳场所&lt;/strong&gt;。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。&lt;/p&gt;</description>
      </item>
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        <title>VectorChord 0.5：全新的 RaBitQ 赋能 DiskANN 索引与持续召回率评估</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-05-new-rabitq-empowered-diskann-index-and-continuous-recall-measurement/</link>
        <pubDate>Fri, 26 Sep 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
        
        <guid>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-05-new-rabitq-empowered-diskann-index-and-continuous-recall-measurement/</guid>
        <description>&lt;p&gt;我们非常激动地宣布发布 &lt;strong&gt;VectorChord 0.5&lt;/strong&gt;！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：&lt;strong&gt;对 DiskANN 图索引的实验性支持&lt;/strong&gt;，以及全新的&lt;strong&gt;用于主动监控 IVF+RaBitQ 索引健康状况的召回率评估工具&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;</description>
      </item>
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        <title>VectorChord 0.4：凭借高级 I/O 与预过滤实现更快的 PostgreSQL 向量搜索</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-04-faster-postgresql-vector-search-with-advanced-io-and-prefiltering/</link>
        <pubDate>Thu, 05 Jun 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;p&gt;我们很高兴地宣布发布 &lt;strong&gt;VectorChord 0.4&lt;/strong&gt;，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。&lt;/p&gt;</description>
      </item>
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        <title>VectorChord 0.3：在 PostgreSQL 中实现高效的多向量上下文晚期交互</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-03-bringing-efficient-multi-vector-contextual-late-interaction-in-postgresql/</link>
        <pubDate>Sun, 13 Apr 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
        
        <guid>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-03-bringing-efficient-multi-vector-contextual-late-interaction-in-postgresql/</guid>
        <description>&lt;p&gt;我们非常激动地宣布发布 &lt;strong&gt;VectorChord 0.3&lt;/strong&gt;！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：&lt;strong&gt;具备晚期交互（Late Interaction）能力的高效多向量搜索&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;</description>
      </item>
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        <title>VectorChord 0.2：支持 60,000 维向量，ARM 架构下索引速度提升 50%</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/vectorchord-02-60k-dimensional-vectors-50-faster-indexing-with-arm/</link>
        <pubDate>Mon, 17 Feb 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
        
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        <description>&lt;p&gt;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。&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;%[https://github.com/tensorchord/VectorChord/]&lt;/p&gt;&#xA;&lt;p&gt;&lt;a id=&#34;optimized-storage-layout-supporting-up-to-60-000-dimensions&#34;&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;&#xA;&lt;h2 id=&#34;optimized-storage-layout-supporting-up-to-60000-dimensions&#34;&gt;优化存储布局：支持高达 60,000 维向量&#xA;&lt;/h2&gt;&#xA;&lt;p&gt;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，pgvector 每个向量的维度硬性上限为 2000 维，因为更大的向量无法在单个页面内建立索引。&lt;/p&gt;</description>
      </item>
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        <title>pgvecto.rs 0.2：在 PostgreSQL 中统一关系型查询与向量搜索</title>
        <link>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/pgvectors-02-unifying-relational-queries-and-vector-search-in-postgresql/</link>
        <pubDate>Tue, 20 Feb 2024 00:00:00 +0000</pubDate>
        
        <guid>https://vchord.pgsty.com/zh/blog/release/pgvectors-02-unifying-relational-queries-and-vector-search-in-postgresql/</guid>
        <description>&lt;p&gt;我们很高兴地宣布发布 &lt;a href=&#34;https://vchord.pgsty.com/zh/pgvecto-rs/&#34;&gt;pgvecto.rs&lt;/a&gt; 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。&lt;/p&gt;</description>
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