pgvector ist eine Open-Source-Erweiterung für PostgreSQL, die native Unterstützung für das Speichern und Abfragen von Vektoren ermöglicht. Sie erlaubt es, Vektor-Embeddings direkt in der Datenbank zu verwalten und damit KI-gestützte Anwendungen wie semantische Suche, Empfehlungssysteme oder Retrieval-Aufgaben umzusetzen – ohne separate Vektordatenbanken.

Durch die Integration in PostgreSQL vereinfacht pgvector die Systemarchitektur, nutzt vorhandene Datenbankfunktionen (z. B. Indexe, Transaktionen, Sicherheit) und ist besonders attraktiv für Teams, die bereits mit PostgreSQL arbeiten und KI-Funktionalitäten ergänzen möchten.

Zentrale Vorteile:

• Speicherung und Ähnlichkeitssuche direkt in PostgreSQL

• Nahtlose Integration in bestehende Datenbanken und Anwendungen

• Unterstützung von Indexen für schnelle k-NN-Abfragen

Was sind die Hauptfunktionen von pgvector?

Neuer Vektortyp in PostgreSQL

pgvector führt den Datentyp vector ein, um Float-Vektoren mit fester Länge zu speichern.

• Ideal für Embeddings aus Modellen wie OpenAI, Hugging Face usw.

• Unterstützt Distanzmaße: euklidisch, Kosinus, inneres Produkt

• In SQL-Queries direkt nutzbar – wie jeder andere Spaltentyp

Ähnlichkeitssuche über SQL

pgvector ermöglicht k-NN-Abfragen direkt per SQL, mit bekannten Operatoren.

• <-> für euklidische Distanz, <#> für Kosinusdistanz, <=> für inneres Produkt

• Kombinierbar mit regulären SQL-Filtern und Bedingungen

• Integration strukturierter und semantischer Suche in einer Abfrage

Indexierung für performante Suche

Zur Beschleunigung von Ähnlichkeitssuchen bietet pgvector optimierte Indexstrukturen.

• ivfflat-Index für approximate nearest neighbor (ANN)

• Unterstützt gleichzeitige Filter auf anderen Spalten

• Index-Training mit Clusterzentren ist erforderlich (offline)

Kompatibel mit dem PostgreSQL-Ökosystem

pgvector funktioniert reibungslos mit gängigen PostgreSQL-Tools und -Erweiterungen.

• Nutzt sich gemeinsam mit PostGIS, Full-Text Search usw.

• Unterstützt durch ORMs wie Django, SQLAlchemy, Prisma

• Funktioniert auf Plattformen wie AWS RDS, Azure, Supabase

Einfacher und schlanker Einsatz

pgvector ist leichtgewichtig und unkompliziert zu integrieren.

• Installation via CREATE EXTENSION

• Keine zusätzlichen Services oder APIs notwendig

• Gut geeignet für SaaS-Produkte, interne Tools oder Full-Stack-Anwendungen

Warum pgvector verwenden?

• Direkt in PostgreSQL integriert: Kein zusätzlicher Tech-Stack notwendig

• Einheitlicher Speicherort: Vektoren und relationale Daten in einem System

• Effiziente Ähnlichkeitssuche: Sowohl exakte als auch approximative k-NN

• Flexibel und entwicklerfreundlich: SQL-nativ, kombinierbar mit vorhandenen Daten

• Produktionsreif und Open Source: Bereits im Einsatz in realen KI-Anwendungen