向量检索 – Neuronix Lab

随着大模型 RAG 架构普及，专用向量数据库运维成本居高不下。本文深度讲解在 PostgreSQL 17 中使用 pgvector 扩展，通过 HNSW（分层导航小世界）索引和 IVFFlat 构建单机 1000 万向量、10ms 响应的企业级知识检索引擎。

#HNSW #pgvector #PostgreSQL 17

pgvector_hybrid_search.sqlsql

-- PostgreSQL 17: 创建 HNSW 向量索引并执行极速混合检索
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

CREATE TABLE tech_knowledge_base (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    category VARCHAR(64),
    title TEXT,
    content TEXT,
    embedding vector(1536) -- OpenAI text-embedding-3 维度
);

-- 构建 HNSW 索引 (m=16 邻居数, ef_construction=64 构图深度)
CREATE INDEX ON tech_knowledge_base 
USING hnsw (embedding vector_cosine_ops) 
WITH

Alexander Zhao (赵天行) 2025-02-04

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PostgreSQL 17 与 pgvector 实战：亿级高维向量检索与 HNSW 索引调优