使用 Postgres Embedding 实现向量相似性搜索

在现代的人工智能应用中，向量相似性搜索是一个非常重要的功能，它可以用来高效地找到与给定向量最相似的对象。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 pg_embedding 这个开源包来结合 PostgreSQL 和 Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) 算法实现向量相似性搜索。

技术背景介绍

向量相似性搜索在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有广泛的应用。例如，当我们在电商平台上搜索某个商品时，系统会推荐类似的商品；在语义搜索中，系统会根据查询内容返回最相关的文档。这一切都依赖于向量相似性搜索技术。

核心原理解析

pg_embedding 结合了 PostgreSQL 强大的数据库管理功能和 HNSW 的高效近似最近邻搜索算法。HNSW 是一种基于图的算法，通过构建多层次的网络结构来实现高效的相似性搜索。pg_embedding 利用了 PostgreSQL 的存储和查询功能，将 HNSW 算法嵌入其中，实现了大规模数据的高效相似性搜索。

代码实现演示

安装和设置

首先，我们需要安装一些必要的 Python 包。可以使用以下命令安装：

pip install psycopg2-binary pg_embedding

向量存储示例

以下是一个使用 pg_embedding 实现向量相似性搜索的示例：

import psycopg2