本文主要是介绍5.5.5、【AI技术新纪元：Spring AI解码】使用PGvector设置向量存储及进行相似性搜索，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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这篇关于5.5.5、【AI技术新纪元：Spring AI解码】使用PGvector设置向量存储及进行相似性搜索的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
