What is VectorChord?
VectorChord 是一款高性能的 PostgreSQL 向量相似度搜尋擴充套件，設計用於輕鬆處理大型資料集。作為 pgvecto.rs 的繼任者，它提供了增強的速度、可擴展性和磁碟效率，允許使用者在單個 AWS 執行個體上儲存和查詢高達 1 億個 768 維向量。憑藉其經濟實惠的定價模式和與現有系統的無縫整合，VectorChord 是尋求優化向量搜尋能力而又不增加過多成本的企業的理想解決方案。
主要功能：
⚡ 效能提升：與之前的解決方案相比，查詢速度提升高達 5 倍，插入吞吐量提升 16 倍，索引構建速度提升 16 倍。
? 經濟實惠的向量搜尋：僅需 32GB 記憶體即可查詢大型資料集，實現低延遲和高搜尋品質，有助於控制基礎設施成本。
? 無縫整合：完全相容 pgvector 資料類型和語法，無需手動調整參數即可獲得最佳效能。
? 外部索引構建：利用 IVF 和 RaBitQ 壓縮技術進行更快的索引構建和高效的向量儲存，透過自主重新排序確保搜尋品質。
使用案例：
電子商務平台：線上零售商使用 VectorChord 來增強其推薦引擎，透過對產品嵌入進行快速有效的相似度搜尋，提升客戶體驗並增加銷售額。
學術研究：研究機構利用 VectorChord 管理和查詢龐大的科學論文嵌入資料庫，促進更快地訪問相關文獻並加速研究過程。
媒體串流：媒體串流服務實施 VectorChord 來增強其內容推薦系統，確保使用者根據其觀看歷史獲得個性化和相關的內容建議。
結論：
VectorChord 為 PostgreSQL 中的向量相似度搜尋提供了一個強大、可擴展且經濟高效的解決方案。其增強的效能、經濟實惠性和無縫整合使其成為處理大型向量資料的企業和研究人員的絕佳選擇。選擇 VectorChord，使用者可以享受到顯著的成本節省和效率提升，而不會影響搜尋品質。
常見問題：
1. VectorChord 與其他向量搜尋解決方案相比如何？
VectorChord 提供增強的效能，查詢速度提升高達 5 倍，插入吞吐量提升 16 倍，同時具有更高的磁碟使用效率，使其成為可擴展向量搜尋的優越選擇。
2. VectorChord 能否與現有的 PostgreSQL 設定整合？
是的，VectorChord 完全相容 pgvector 資料類型和語法，無需手動調整參數，確保輕鬆整合到現有的 PostgreSQL 環境中。
3. 使用 VectorChord 的成本效益是什麼？
VectorChord 允許使用者以經濟實惠的方式儲存和查詢大型資料集，只需 1 美元即可儲存 40 萬個向量，與其他解決方案相比具有顯著的成本優勢。
4. 外部索引構建功能是如何工作的？
外部索引構建功能利用 IVF 和 RaBitQ 壓縮技術在外部預先計算索引，實現更快的 KMeans 聚類和高效的向量儲存，從而保持搜尋品質。
5. 執行 VectorChord 的系統需求是什麼？
VectorChord 可以在具有 4 個 vCPU 和 32GB RAM 的 AWS i4i.xlarge 執行個體上執行，使其適用於具有中等基礎設施規模的企業。它針對 x86_64 架構進行了優化，以獲得最佳效能。
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 是一個 PostgreSQL 擴展，它能實現可擴展的向量搜索，讓您可以在 PostgreSQL 資料庫上建立強大的基於相似度的應用程式。
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