pgvector/pgvector

何を解決するか

pgvector は PostgreSQL 用のオープンソース拡張であり、データベース内に直接ベクトル埋め込みを格納・検索できるようにします。これにより、専用のベクトルデータベースを別途用意する必要がなく、関係データと併せて埋め込みを保持しつつ、ACID準拠を維持し、標準SQLクエリをサポートできます。

動作方法

vector データ型と、類似性検索に特化した距離演算子を導入しています。単精度、半精度（halfvec）、バイナリ（bit）、スパースベクトル（sparsevec）など、複数のベクトル形式をサポートしています。

検索速度を向上させるために、2種類の近似最近傍（ANN）インデックスを提供しています：

• HNSW（Hierarchical Navigable Small World）：マルチレイヤーのグラフインデックスで、高いクエリパフォーマンスと優れた速度-リコールのトレードオフを実現しますが、メモリ消費量が多く、構築に時間がかかります。
• IVFFlat：リストベースのインデックスで、ベクトルをクラスタに分割し、HNSWよりも構築が速く、メモリ使用量も少ないです。

対象ユーザー

PostgreSQL を既に使用している開発者やデータエンジニアで、AIアプリケーション（RAGや推薦システムなど）にベクトル類似性検索を統合したいが、スタックに新たなインフラを追加したくない人向けです。

特徴

• PostgreSQL との統合：ACID準拠、JOIN、時系列の復元機能を活用できます。
• 多様な距離メトリクス：L2、内積、コサイン、L1、ハミング、ジャカード距離をサポートしています。
• 柔軟なベクトルタイプ：密ベクトル、半精度、バイナリ、スパースベクトルを扱えます。
• ハイブリッド検索：PostgreSQL のフルテキスト検索と組み合わせて、キーワード検索と意味的検索を併用できます。
• スケーラビリティツール：バイナリ量子化や反復インデックススキャンを提供し、データフィルタリング時のリコールを向上させます。