PostgreSQL + pgvector：实现高效向量嵌入与检索

在人工智能和机器学习领域，向量嵌入（Vector Embeddings）已成为表示和处理复杂数据的核心技术。它们将文本、图像、音频等非结构化数据转换为高维向量空间中的点，使得语义相似的数据点在向量空间中也彼此靠近。这种表示方式极大地促进了相似性搜索、推荐系统、自然语言处理等应用的发展。

然而，高效地存储和检索这些高维向量成为了一个挑战。传统的数据库系统在处理这种特殊类型的数据时，往往显得力不从心。幸运的是，PostgreSQL 及其扩展 pgvector 的结合，为我们提供了一个强大且灵活的解决方案。

1. 向量嵌入：理解核心概念

向量嵌入是一种将离散变量（如单词、句子、图像或用户 ID）映射到连续向量空间的技术。这种映射通常由深度学习模型（如 Word2Vec、BERT、ResNet 等）完成，这些模型经过大量数据的训练，能够捕捉数据之间的潜在语义关系。

关键特性：

• 语义相似性： 相似的输入数据（如“国王”和“女王”）在向量空间中会产生彼此接近的向量。
• 降维： 向量嵌入通常将高维、稀疏的原始数据（如 one-hot 编码）转换为较低维、稠密的向量，从而减少计算和存储开销。
• 可组合性： 向量可以通过算术运算进行组合，例如，“国王” - “男人” + “女人” 的结果向量会接近于“女王”。

应用场景：

• 语义搜索： 查找与给定查询语义最相似的文档或项目。
• 推荐系统： 根据用户的历史行为或偏好，推荐相关的产品或内容。
• 异常检测： 识别与正常模式显著偏离的数据点。
• 聚类： 将相似的数据点分组到一起。
• 分类： 根据向量表示对数据进行分类。

2. PostgreSQL：强大的关系型数据库

PostgreSQL 是一款功能强大、开源、且高度可扩展的关系型数据库管理系统（RDBMS）。它以其稳定性、数据完整性和对 SQL 标准的严格遵守而闻名。

PostgreSQL 的优势：

• 成熟稳定： 经过数十年的发展和广泛应用，PostgreSQL 已经成为最可靠的数据库系统之一。
• 数据完整性： 支持 ACID 属性（原子性、一致性、隔离性、持久性），确保数据的可靠性。
• 扩展性： 支持多种扩展机制，可以处理大规模数据集和高并发访问。
• 灵活性： 支持多种数据类型、索引和查询方式，可以适应各种应用场景。
• 开源免费： 降低了使用成本，并拥有活跃的社区支持。
• 强大的扩展生态： 通过各种extension, 极大地扩展了postgres的功能。

3. pgvector：PostgreSQL 的向量相似性搜索扩展

pgvector 是一个专门为 PostgreSQL 设计的开源扩展，它为 PostgreSQL 增加了对向量数据类型和相似性搜索的支持。这使得 PostgreSQL 能够高效地存储和检索向量嵌入，从而成为一个强大的向量数据库。

pgvector 的主要特性：

• 向量数据类型： 引入了新的 vector 数据类型，用于存储向量。
• 相似性运算符： 提供了三种相似性运算符：
  • <->：L2 距离（欧几里得距离）
  • <#>：负内积
  • <=>：余弦距离
• 索引支持： 支持两种索引类型，用于加速相似性搜索：
  • IVFFlat (Inverted File with Flat index)： 基于聚类的索引，适用于大规模数据集。
  • HNSW (Hierarchical Navigable Small World)： 基于图的索引，提供更高的搜索精度和召回率。
• 与 PostgreSQL 集成： 无缝集成到 PostgreSQL 中，可以与其他 PostgreSQL 功能（如 JSON 支持、全文搜索等）结合使用。

pgvector 的优势：

• 简单易用： 安装和使用非常简单，只需几条 SQL 命令即可完成。
• 高效性能： 通过索引和优化的查询算法，实现了高效的向量相似性搜索。
• 灵活扩展： 可以与 PostgreSQL 的其他功能结合使用，构建复杂的应用。
• 开源免费： 与 PostgreSQL 一样，pgvector 也是开源免费的。

4. PostgreSQL + pgvector：实现高效向量嵌入与检索的步骤

现在，让我们详细介绍如何使用 PostgreSQL 和 pgvector 来实现向量嵌入和检索：

4.1 安装和配置

1. 安装 PostgreSQL： 根据您的操作系统，从 PostgreSQL 官方网站下载并安装 PostgreSQL。确保安装的版本支持 pgvector（通常需要 PostgreSQL 11 或更高版本）。

2. 安装 pgvector：

   • 使用包管理器（推荐）：
     ```bash
     # 对于 Debian/Ubuntu
     sudo apt-get install postgresql-15-pgvector # 将 15 替换为您的 PostgreSQL 版本

     对于 CentOS/RHEL

     sudo yum install pgvector_15 # 将 15 替换为您的 PostgreSQL 版本
     ```

   • 从源代码编译：
     bash
git clone https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd pgvector
make
sudo make install

   • 使用 Docker：
     bash
docker pull ankane/pgvector

3. 启用 pgvector 扩展：
   sql
CREATE EXTENSION vector;

4.2 创建表和插入数据

1. 创建包含向量列的表：
   sql
CREATE TABLE items (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name TEXT,
embedding vector(1536) -- 假设向量维度为 1536
);

2. 插入数据（示例）：
   sql
INSERT INTO items (name, embedding) VALUES
('King', '[0.1, 0.2, ..., 0.9]'), -- 假设这是一个 1536 维的向量
('Queen', '[0.2, 0.3, ..., 0.8]'),
('Man', '[0.3, 0.4, ..., 0.7]'),
('Woman', '[0.4, 0.5, ..., 0.6]');
   在实际应用中, embedding的值通常由其他的服务或者程序产生。

4.3 构建索引

为了加速相似性搜索，我们需要在向量列上创建索引。pgvector 支持两种索引类型：IVFFlat 和 HNSW。

• IVFFlat 索引：
  sql
CREATE INDEX ON items USING ivfflat (embedding vector_l2_ops) WITH (lists = 100);

  • vector_l2_ops：表示使用 L2 距离进行索引。您也可以使用 vector_ip_ops（内积）或 vector_cosine_ops（余弦距离）。
  • lists：指定聚类的数量。通常，将其设置为数据集大小的平方根附近的值。

• HNSW 索引：
  sql
CREATE INDEX ON items USING hnsw (embedding vector_l2_ops) WITH (m = 16, ef_construction = 64);

  • m：每个节点的最大连接数。
  • ef_construction：构建索引时的搜索范围。

选择索引类型的建议：

• IVFFlat： 适用于大规模数据集，构建速度较快，但搜索精度可能略低于 HNSW。
• HNSW： 提供更高的搜索精度和召回率，但构建索引的时间较长，且占用更多的存储空间。

通常来说，如果对召回率要求极高，选择HNSW, 否则选IVFFlat.

4.4 执行相似性搜索

现在，我们可以使用相似性运算符来执行查询：

• 查找与给定向量最相似的项：
  sql
SELECT id, name, embedding <-> '[0.15, 0.25, ..., 0.85]' AS distance
FROM items
ORDER BY distance
LIMIT 5;
  这将返回与给定向量（[0.15, 0.25, ..., 0.85]）最相似的 5 个项，并按距离升序排列。

• 设置 probes (仅适用于 IVFFlat 索引)：
  ```sql
  SET ivfflat.probes = 10; -- 增加 probes 值以提高搜索精度

  SELECT ...; -- 执行查询
  ```

4.5 性能优化

• 调整索引参数： 根据数据集大小和查询需求，调整 IVFFlat 的 lists 和 probes 参数，或 HNSW 的 m 和 ef_construction 参数。
• 批量插入： 使用 COPY 命令或批量插入语句，可以提高插入数据的效率。
• 并行查询： PostgreSQL 支持并行查询，可以通过配置 max_parallel_workers_per_gather 等参数来利用多核 CPU。
• 硬件优化： 使用 SSD 存储、增加内存等，可以提高数据库的整体性能。
• 使用连接池： 减少数据库连接的创建和销毁开销。

5. 实际应用案例

让我们通过几个具体的例子来展示 PostgreSQL + pgvector 的实际应用：

5.1 图像相似性搜索

1. 图像特征提取： 使用预训练的卷积神经网络（如 ResNet、Inception 等）提取图像的特征向量。
2. 数据存储： 将图像的特征向量存储到 PostgreSQL 的 vector 列中。
3. 索引构建： 在向量列上创建 IVFFlat 或 HNSW 索引。
4. 相似性搜索： 给定一张查询图像，提取其特征向量，然后在 PostgreSQL 中执行相似性搜索，找到与之最相似的图像。

5.2 文本语义搜索

1. 文本嵌入： 使用预训练的语言模型（如 BERT、Sentence-BERT 等）将文本转换为向量。
2. 数据存储： 将文本的向量表示存储到 PostgreSQL 的 vector 列中。
3. 索引构建： 在向量列上创建 IVFFlat 或 HNSW 索引。
4. 语义搜索： 给定一个查询语句，将其转换为向量，然后在 PostgreSQL 中执行相似性搜索，找到与之语义最相似的文本。

5.3 推荐系统

1. 用户和物品嵌入： 使用协同过滤、矩阵分解等方法，为用户和物品生成向量表示。
2. 数据存储： 将用户和物品的向量存储到 PostgreSQL 的 vector 列中。
3. 索引构建： 在向量列上创建 IVFFlat 或 HNSW 索引。
4. 推荐生成： 给定一个用户，找到与其向量表示最相似的物品，作为推荐结果。

6. 与其他向量数据库的比较

除了 PostgreSQL + pgvector，还有其他一些专门的向量数据库，如 Faiss、Annoy、Milvus、Weaviate、Qdrant 等。它们在性能、可扩展性、易用性等方面各有特点。

• Faiss 和 Annoy： 是两个流行的向量相似性搜索库，通常用于内存中的向量检索。它们提供了高度优化的算法和数据结构，但在持久化、事务支持和数据管理方面不如数据库系统。
• Milvus、Weaviate 和 Qdrant： 是专门为向量相似性搜索设计的数据库系统。它们通常提供更高级的功能，如分布式部署、自动索引优化等，但在成熟度、稳定性和与现有工具的集成方面可能不如 PostgreSQL。

选择 PostgreSQL + pgvector 的理由：

• 如果您已经在使用 PostgreSQL： pgvector 可以直接集成到现有的 PostgreSQL 环境中，无需引入新的数据库系统。
• 需要事务支持和数据完整性： PostgreSQL 提供了强大的 ACID 属性，确保数据的可靠性。
• 需要与其他 PostgreSQL 功能结合使用： pgvector 可以与 PostgreSQL 的其他功能（如 JSON 支持、全文搜索等）无缝集成。
• 需要一个成熟、稳定且有良好社区支持的解决方案： PostgreSQL 和 pgvector 都是开源项目，拥有活跃的社区和广泛的应用案例。

7. 总结与展望

PostgreSQL + pgvector 为向量嵌入和相似性搜索提供了一个强大、灵活且易于使用的解决方案。它将 PostgreSQL 成熟的数据库功能与 pgvector 的向量处理能力相结合，使得我们可以轻松地构建各种基于向量相似性的应用。

随着人工智能和机器学习领域的不断发展，向量嵌入的应用将越来越广泛。PostgreSQL + pgvector 的组合将继续发挥重要作用，为我们提供一个可靠、高效的向量数据管理和检索平台。

未来，我们可以期待 pgvector 在以下方面的进一步发展：

• 支持更多的索引类型： 引入更多的索引算法和数据结构，以适应不同的应用场景。
• 性能优化： 进一步优化查询算法和索引结构，提高搜索速度和吞吐量。
• 分布式支持： 支持分布式部署，以处理更大规模的向量数据集。
• 与其他工具的集成： 与更多的机器学习框架和工具集成，简化向量嵌入的生成和管理。

总之, PostgreSQL + pgvector 提供了一个坚实的基础, 用于构建需要高效处理和查询向量数据的各种应用程序, 并在向量数据库这个领域提供了一个有竞争力的选项.