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使用PGvector设置向量存储及进行相似性搜索

本节指导您如何设置PGvector VectorStore来存储文档嵌入并执行相似性搜索。

PGvector是一个开源的PostgreSQL扩展，能够支持存储和搜索机器学习生成的嵌入向量，提供查找精确和近似最近邻的功能。它设计得与PostgreSQL的其他特性无缝配合，包括索引和查询。

前提条件

首先，您需要访问一个已开启vector、hstore和uuid-ossp扩展的PostgreSQL实例。

附录中提供了本地搭建Postgres/PGVector数据库的方法，说明如何通过Docker容器本地配置数据库。

在启动时，PgVectorStore会尝试安装必要的数据库扩展，并创建带有索引的必要vector_store表。

如需手动操作，可以按如下方式执行：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore