supervc-stack/VectorChord

What it solves

VectorChord は、数十億規模のベクトルデータベースの高コストとリソース集約の問題を解決します。比較的控えめなハードウェア上で数億から数十億のベクトルを保存・検索でき、他のベクトル検索ソリューションに比べてインフラ費用を大幅に削減します。

How it works

PostgreSQL 拡張として実装され、以下の主要技術でベクトルの保存と取得を最適化します：

• RaBitQ Compression：ネイティブ 4 ビット (RaBitQ4) および 8 ビット (RaBitQ8) ベクトル型を使用し、メモリとストレージのフットプリントを劇的に削減しつつ高い検索精度を維持します。
• Autonomous Reranking：圧縮と再ランク付けを組み合わせ、検索品質を保ちます。
• Hierarchical K-means：インデックス構築を高速化し、1 億ベクトルを約 20 分でインデックス化可能にします。
• Dimensionality Reduction and Sampling：インデックス作成中のメモリ増加を制御し、128GB RAM のマシンでも数十億ベクトルのインデックスを作成できます。

Who it’s for

ベクトル検索を数億〜数十億の埋め込みにスケールさせたい開発者や組織向けです。特に、既に PostgreSQL を使用している、または統合したいユーザーにとって、膨大なクラウドインフラコストを負担せずに済みます。

Highlights

• Cost Efficiency：単一の AWS i4i.xlarge インスタンスで 1 億ベクトルをホスト可能。
• PostgreSQL Integration：pgvector データ型と構文に完全対応し、シームレスな移行が可能。
• High-Speed Indexing：最適化されたディスク操作と階層的 K-means により、大規模データセットのインデックス構築を高速化。
• Low-Bit Quantization：ネイティブ 4 ビット・8 ビット型を提供し、空間を最小化しつつリコールロスをほとんど抑えます。