PostgreSQL pgvector：如何利用向量数据库提升搜索效率和精度

-- 创建一个使用pgvector的tsvector索引
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgvector;
 
-- 假设我们有一个名为documents的表，其中有一个名为text_content的字段包含文本内容
ALTER TABLE documents ADD COLUMN vector pgvector;
 
-- 使用pgvector的vector_update_trigger来自动更新vector列
CREATE TRIGGER documents_vector_update BEFORE INSERT OR UPDATE
ON documents FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION pgvector_normalize(vector_update_trigger(text_content));
 
-- 创建一个使用pgvector计算相似度的pgvector索引
CREATE INDEX documents_vector_idx ON documents USING pgvector (vector);
 
-- 查询与特定文档相似的所有文档
SELECT *
FROM documents
ORDER BY vector_similarity(vector, (SELECT vector FROM documents WHERE id = ?)) DESC;
-- 这里的问号(?)是要查询文档的ID

这个例子展示了如何在PostgreSQL中使用pgvector扩展来创建一个向量数据库，并对文档进行相似度查询。首先，我们安装pgvector扩展，然后更新表格以包括一个用于存储文档向量的列。接着，我们创建一个触发器来在文档内容更新时自动更新向量列。最后，我们创建一个索引来快速查询相似的文档。