操作场景

RDS-PostgreSQL支持 vector插件，提供了一个新的数据类型，能够存储向量类型数据，并实现向量相似度匹配，为AI产品提供底层数据支持。

前提条件

• 请确保您的实例内核大版本满足，本插件所支持的内核版本，请参考支持的版本插件列表。

插件使用

• 安装插件

 CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

• 卸载插件

DROP EXTENSION IF EXISTS vector;

使用示例

数据存储&查询

• 创建具有3维的向量列

  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]');
  

• 通过L2距离得到最近邻

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

• 通过余弦距离得到最近邻

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

• 通过内积得到最近邻，<#>返回的是负内积，因为Postgres只支持运算符上的ASC顺序索引扫描

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

距离计算

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;