使用Postgres向量数据库（PGVecto.rs）实现文档相似度搜索

最新推荐文章于 2025-11-17 12:01:17 发布

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#数据库 #python

在现代信息检索和自然语言处理(NLP)应用中，向量数据库（Vector Database）扮演着越来越重要的角色。今天，我们将探讨如何使用PGVecto.rs，一个基于Postgres的向量数据库，实现文档的相似度搜索。

技术背景介绍

PGVecto.rs是一个扩展Postgres功能的向量数据库，它允许开发者直接在Postgres中存储和查询向量。通过与向量嵌入技术结合，PGVecto.rs可以支持高效的相似度搜索。这对需要处理大量文本数据的应用场景尤为重要，如搜索引擎、推荐系统和信息检索等。

核心原理解析

PGVecto.rs利用Postgres强大的SQL引擎，将向量数据存储在数据库中，并通过有效的索引机制实现快速的相似度搜索。系统通过对文档进行嵌入，将每个文档转换为一个向量，然后通过计算查询向量与存储向量之间的欧几里得距离来实现相似度排序。

代码实现演示

下面的代码演示了如何从零开始设置PGVecto.rs、加载文档、生成嵌入以及进行相似度搜索。

# 安装必要的Python包
%pip install "pgvecto_rs[sdk]" langchain-community

# 导入相关模块
from typing import List
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.embeddings.fake import FakeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores.pgvecto_rs import PGVecto_rs
from langchain_core.documents import Document