发布于: May 10, 2024
Amazon Relational Database Service (RDS) for PostgreSQL 现在支持 pgvector 0.7.0，它是 PostgreSQL 的开源扩展，用于在数据库中存储向量嵌入，让您能够在构建生成式人工智能应用程序时使用检索增强生成 (RAG)。此版本的 pgvector 包括用于增加可索引向量的维数、减小索引大小的功能，还包括对在距离计算中使用 CPU SIMD 的额外支持。
pgvector 0.7.0 增加了两种新的向量数据类型：halfvec（用于将维度存储为 2 字节浮点数）和 sparsevec（用于存储多达 1,000 个非零维度），现在支持使用 PostgreSQL 原生位类型索引二进制向量。这些新增类型允许您使用 PostgreSQL 表达式索引对向量数据类型使用标量和二进制量化，从而减小索引的存储大小并缩短索引构建时间。通过量化，您可增加可以索引的向量的最大维度：halfvec 为 4,000，二进制向量为 64,000。pgvector 0.7.0 还添加了用于计算二进制向量的汉明和杰卡德距离的函数。
pgvector 0.7.0 适用于所有适用 AWS 区域（包括 AWS GovCloud（美国）区域）内运行 PostgreSQL 16.3 及更高版本、15.7 及更高版本、14.12 及更高版本、13.15 及更高版本和 12.19 及更高版本的 Amazon RDS 中的数据库实例。
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