What is VectorChord?
VectorChord是一款高性能PostgreSQL向量相似度搜索扩展，旨在轻松处理大规模数据集。作为pgvecto.rs的继任者，它提供了更高的速度、可扩展性和磁盘效率，允许用户在一个单一的AWS实例上存储和查询多达1亿个768维向量。凭借其经济实惠的定价模式和与现有系统的无缝集成，VectorChord是寻求优化其向量搜索能力而又不增加过高成本的企业的理想解决方案。
主要功能：
⚡ 性能增强：与之前的解决方案相比，查询速度提升高达5倍，插入吞吐量提升16倍，索引构建速度提升16倍。
?经济高效的向量搜索：只需32GB内存即可查询大型数据集，实现低延迟和高搜索质量，有助于控制基础设施成本。
?无缝集成：完全兼容pgvector数据类型和语法，无需手动调整参数即可获得最佳性能。
?外部索引构建：利用IVF和RaBitQ压缩技术进行更快的索引构建和高效的向量存储，通过自主重新排序确保搜索质量。
使用案例：
电子商务平台：一家在线零售商使用VectorChord通过对产品嵌入进行快速高效的相似度搜索来增强其推荐引擎，从而改善客户体验并增加销售额。
学术研究：一个研究机构利用VectorChord来管理和查询庞大的科学论文嵌入数据库，从而更快地访问相关文献并加快研究进程。
媒体流：一个媒体流服务使用VectorChord来增强其内容推荐系统，确保用户根据其观看历史获得个性化和相关的內容建议。
总结：
VectorChord为PostgreSQL中的向量相似度搜索提供了一个强大、可扩展且经济高效的解决方案。其增强的性能、经济性和无缝集成使其成为处理大规模向量数据的企业和研究人员的绝佳选择。选择VectorChord，用户可以显著节省成本并提高效率，而不会影响搜索质量。
常见问题：
1. VectorChord与其他向量搜索解决方案相比如何？
VectorChord提供增强的性能，查询速度提升高达5倍，插入吞吐量提升16倍，同时磁盘使用效率更高，使其成为可扩展向量搜索的优越选择。
2. VectorChord可以与现有的PostgreSQL设置集成吗？
是的，VectorChord完全兼容pgvector数据类型和语法，无需手动调整参数，确保轻松集成到现有的PostgreSQL环境中。
3. 使用VectorChord的成本效益是什么？
VectorChord允许用户经济高效地存储和查询大型数据集，只需1美元即可存储40万个向量，与其他解决方案相比具有显著的成本优势。
4. 外部索引构建功能如何工作？
外部索引构建功能利用IVF和RaBitQ压缩技术在外部预计算索引，从而实现更快的KMeans聚类和高效的向量存储，从而保持搜索质量。
5. 运行VectorChord的系统要求是什么？
VectorChord可以在配备4个vCPU和32GB RAM的AWS i4i.xlarge实例上运行，使其能够被拥有中等规模基础设施的企业所使用。它针对x86_64架构进行了优化，以获得最佳性能。
More information on VectorChord
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
VectorChord was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-12-09.
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PGVecto.rs 是一个 PostgreSQL 扩展，它支持可扩展的向量搜索，使您能够在 PostgreSQL 数据库之上构建强大的基于相似性的应用程序。
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