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Tiger Data发布开源PostgreSQL向量搜索扩展pg_vectorsearch

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AI 综述

Tiger Data发布了名为pg_vectorsearch的开源PostgreSQL扩展，旨在提供更高效的向量相似性搜索功能。该扩展目前处于alpha阶段，采用PRISM索引技术替代HNSW图结构，据称能在更少内存和更短时间内构建索引。根据报道，在100亿向量的测试中，PRISM索引在128GB内存的机器上构建耗时约1小时40分钟，而HNSW索引则需要512GB内存的机器耗时42小时。该扩展需要PostgreSQL 18或更高版本，支持最高1968维的向量，但在正式版发布前不支持结合WHERE和ORDER BY的过滤向量搜索。

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报道时间线

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11月7日

17:49
InfoQ · AI/ML
开源 pg_vectorsearch 为 PostgreSQL 带来更可扩展的向量搜索功能
Tiger Data 发布了开源 PostgreSQL 扩展 pg_vectorsearch，采用 PRISM 索引技术实现更高效的向量相似性搜索。该技术通过数据分区和压缩替代 HNSW 图结构，减少内存占用和索引构建时间，在 100 亿向量测试中，PRISM 在 128 GB 内存机器上构建索引仅需 1 小时 40 分，而 HNSW 需要 512 GB 内存机器 42 小时。

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