操作場景

RDS-PostgreSQL支持 vector插件，提供了一個新的數據類型，能夠存儲向量類型數據，并實現向量相似度匹配，為AI產品提供底層數據支持。

前提條件

• 請確保您的實例內核大版本滿足，本插件所支持的內核版本，請參考支持的版本插件列表。

插件使用

• 安裝插件

 CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

• 卸載插件

DROP EXTENSION IF EXISTS vector;

使用示例

數據存儲&查詢

• 創建具有3維的向量列

  CREATE TABLE items (id bigserial PRIMARY KEY, embedding vector(3));
  

• 插入向量

  INSERT INTO items (embedding) VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]');
  

• 通過L2距離得到最近鄰

  SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]';
  

• 通過余弦距離得到最近鄰

  SELECT * FROM items ORDER BY embedding <=> '[3,1,2]';
  

• 通過內積得到最近鄰，<#>返回的是負內積，因為Postgres只支持運算符上的ASC順序索引掃描

  SELECT * FROM items ORDER BY embedding <#> '[3,1,2]';
  

距離計算

SELECT embedding <-> '[3,1,2]' AS distance FROM items;
SELECT (embedding <#> '[3,1,2]') * -1 AS inner_product FROM items;
SELECT 1 - (embedding <=> '[3,1,2]') AS cosine_similarity FROM items;