一、前言

1. 向量數(shù)據(jù)庫

        隨著大模型、AI 檢索、智能推薦、圖文匹配等業(yè)務快速落地，向量檢索成為技術架構中不可或缺的一環(huán)。文本、圖片、音頻、視頻等非結構化數(shù)據(jù)，都會通過 Embedding 模型轉化為多維向量，業(yè)務依靠向量相似度完成匹配、搜索、聚類等操作。傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫無法高效處理海量向量的相似度計算，專用向量數(shù)據(jù)庫應運而生。但獨立部署向量庫會增加運維成本、數(shù)據(jù)同步成本與架構復雜度。在此背景下，基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫擴展實現(xiàn)向量能力的方案，憑借低侵入、易集成、復用原有生態(tài)等優(yōu)勢，成為中小型項目、個人開發(fā)、企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)的首選。

2. PgVector 應用場景

        PgVector 作為 PostgreSQL 生態(tài)下的向量擴展，完美融合了關系型數(shù)據(jù)庫的事務能力與向量檢索能力，典型應用場景如下：

1. AI 語義檢索：知識庫、問答系統(tǒng)、文檔檢索，將文本向量化后實現(xiàn)語義匹配；
2. 多媒體檢索：圖片、音頻、視頻以向量形式存儲，實現(xiàn)以圖搜圖、相似音視頻查找；
3. 個性化推薦：用戶行為、內(nèi)容特征向量化，完成商品、內(nèi)容智能推薦；
4. 數(shù)據(jù)分析與聚類：用戶分群、內(nèi)容歸類、異常檢測等向量聚類場景；
5. 混合查詢業(yè)務：同時需要結構化數(shù)據(jù)查詢 + 向量相似度檢索的混合業(yè)務，無需拆分多套存儲。

        本文基于 Windows 11 系統(tǒng)，搭配主流的 PostgreSQL 16 版本，手把手完成 PgVector 安裝、配置與功能驗證，適合開發(fā)、測試、學習環(huán)境使用，如需在生產(chǎn)環(huán)境進行使用，可以切換至Linux環(huán)境進行安裝配置更佳。

二、關于 PgVector

1. PgVector 是什么

        PgVector 是一款開源 PostgreSQL 擴展插件，由 ankane 團隊維護，原生為 PostgreSQL 增加向量數(shù)據(jù)類型與向量檢索能力。它不改變 PostgreSQL 原有架構，以擴展形式運行，兼容 PostgreSQL 完整生態(tài)（事務、索引、JOIN、備份恢復、權限管理等）。目前支持 PostgreSQL多個版本，兼容主流操作系統(tǒng)，同時提供源碼編譯、容器、包管理等多種部署方式，是目前Postgres 體系中使用最廣泛的向量檢索擴展。

2. PgVector 可以做什么

1. 多類型向量存儲：支持普通浮點向量、半精度向量、二進制向量、稀疏向量，適配不同精度與存儲需求；
2. 豐富距離算法：內(nèi)置 L2 距離、內(nèi)積、余弦距離、L1 距離、漢明距離、杰卡德距離，覆蓋絕大多數(shù)相似度計算場景；
3. 雙層檢索模式：支持精確檢索（百分百召回）與近似最近鄰檢索（犧牲少量召回換取極致速度）；
4. 專業(yè)向量索引：提供 HNSW、IVFFlat 兩大主流向量索引，應對千萬級甚至億級向量數(shù)據(jù)檢索優(yōu)化；
5. 全量 SQL 兼容：使用標準 SQL 完成向量增刪改查、條件過濾、聚合計算，學習成本極低；
6. ACID 事務保障：繼承 PostgreSQL 事務特性，向量數(shù)據(jù)同樣支持事務、回滾、并發(fā)控制，數(shù)據(jù)安全性更高。

        簡單來說：有了 PgVector，你的 PostgreSQL 就能直接當作「關系型數(shù)據(jù)庫 + 向量數(shù)據(jù)庫」二合一存儲使用。為什么要提基于PG生態(tài)的，很多中小企業(yè)，我們的存儲和計算的能力都放在數(shù)據(jù)庫中。由于技術儲備的同學其實沒有那么多，因此我們盡量精簡技術棧，降低運維的難度。熟悉的PostGIS就是基于PG的GIS擴展，我們很多的業(yè)務都可以基于PostGIS來進行開展。   

三、Windows11 環(huán)境下安裝詳解

        這里介紹一下博主的開發(fā)環(huán)境，使用的Window11操作系統(tǒng)，64位。設備硬件信息如下：

        如果大家的開發(fā)環(huán)境是在Linux中的，看到這里就可以劃走了。言歸正傳，下面繼續(xù)深入對PgVector進行講解。

1. 安裝方式匯總

        一般來講，PgVector 主要有 4 種安裝方案，大家可根據(jù)自身環(huán)境選擇：

1. 源碼編譯安裝：Linux、Mac、Windows 通用，自由度最高，可自定義版本，本文重點講解 Windows 源碼編譯；
2. Docker 容器部署：一鍵拉起集成 Postgres + PgVector 的鏡像，適合快速體驗、測試環(huán)境；
3. 包管理器安裝：Linux 發(fā)行版、macOS 可通過 APT、YUM、Homebrew 等直接安裝，Windows 支持 conda 安裝；
4. 云托管服務：各大云廠商托管 PostgreSQL 服務大多已預裝 PgVector，無需手動部署。

        對于 Windows 11 本地開發(fā)、調試場景，這里我們使用最簡單的方法，使用預編譯的版本進行安裝。

2. 前置環(huán)境準備

（1）安裝 PostgreSQL 16

        首先確保系統(tǒng)已安裝 PostgreSQL 16，根據(jù)環(huán)境的需要，也可以安裝更高的版本，步驟簡述：

1. 前往 PostgreSQL 官網(wǎng)下載 Windows 安裝包（PostgreSQL 16.x）；
2. 雙擊安裝，自定義安裝路徑（本文默認路徑：D:\Program Files\PostgreSQL\16），設置超級管理員 postgres 密碼；
3. 保持默認端口 5432，完成安裝，啟動 PostgreSQL 服務。

關鍵記錄：PostgreSQL 根目錄 PGROOT=D:\Program Files\PostgreSQL\16，后續(xù)編譯需要用到。

2.安裝 PgVector

        這里我們使用一種的簡單的方法來安裝PgVector。當然，大家可以通說自定義編譯的方式進行安裝。如果大家僅為了學習和使用PgVector，可以參考本文的使用預編譯的方式進行安裝。

• 下載windows預編譯文件

        在瀏覽器中輸入以下地址，可以找到已經(jīng)編譯好的PgVector的編譯版本，

https://github.com/andreiramani/pgvector_pgsql_windows/releases?page=1

• 下載適配PostgreSQL16版本的PgVector（本文使用穩(wěn)定版 v0.8.2）

https://github.com/andreiramani/pgvector_pgsql_windows/releases/tag/0.8.2_16.1

        需要注意的是，大家在下載時根據(jù)本地的實際環(huán)境和軟件版本來選擇下載。

• 解壓文件

• 覆蓋PG16安裝目錄

        將上面解壓出來的文件夾，除了readme.txt之外，都復制到PG16的安裝目錄下，復制過去之后，選擇覆蓋所有。

3. 重啟 PostgreSQL 服務

        安裝完成后，重啟 PostgreSQL 服務使擴展生效：

1. 按下 Win + R 輸入 services.msc 打開服務列表；
2. 找到 postgresql-x64-16 服務，右鍵重啟。

四、PgVector 功能測試

        本節(jié)通過標準 SQL 完成「創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫 → 啟用擴展 → 建表 → 插入向量 → 相似度檢索」全流程，驗證前面的PgVector安裝環(huán)境可用性。

1. 連接 PostgreSQL

        使用任意客戶端連接（PostgreSQL 自帶 psql、DBeaver、Navicat、pgAdmin 均可），本文以Navicat17為例：

2. 創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)庫

-- 創(chuàng)建向量測試庫
CREATE DATABASE hydromind_db;

3. 啟用 PgVector 擴展

每個數(shù)據(jù)庫都需要單獨執(zhí)行一次啟用命令：

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

        執(zhí)行無報錯，代表 PgVector 擴展加載成功。

4. 基礎實例測試

（1）創(chuàng)建帶向量字段的數(shù)據(jù)表

        創(chuàng)建一張測試表，包含自增主鍵與 3 維向量 字段：

-- 創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)表
CREATE TABLE sample_vectors (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    embedding VECTOR(3),
    description TEXT
);

（2）插入向量數(shù)據(jù)

        向量以數(shù)組格式寫入：

-- 插入示例向量數(shù)據(jù)
INSERT INTO sample_vectors (embedding, description) VALUES 
('[1,2,3]', '簡單向量示例'),
('[4,5,6]', '另一個測試向量');

（3）余弦距離查詢

        演示另一種常用相似度算法（余弦距離）：

-- 執(zhí)行向量相似性搜索測試
SELECT id, description, embedding <-> '[3,1,2]' AS distance 
FROM sample_vectors 
ORDER BY distance 
LIMIT 3;

        以上 SQL 全部正常執(zhí)行、返回結果，說明 PostgreSQL 16 + PgVector0.8.2 在 Windows11 環(huán)境部署完成。

五、總結

1. 本文基于 Windows 11 + PostgreSQL 16，使用預編譯安裝的方式完成 PgVector 部署，適配本地開發(fā)、學習、測試場景，步驟完整且可落地；
2. PgVector 作為 Postgres 生態(tài)的向量擴展，兼顧關系型數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性與向量檢索的能力，大幅簡化 AI 檢索類項目的架構與運維；
3. 基礎測試僅演示了向量增查與基礎距離算法，后續(xù)可進一步探索 HNSW/IVFFlat 向量索引、高維向量、混合條件查詢等高級用法。

        如果是生產(chǎn)環(huán)境，建議優(yōu)先考慮 Linux 部署或 Docker 容器化方案；個人學習、本地調試，Windows 這套方案完全夠用。行文倉促，定有不足之處，歡迎各位朋友在評論區(qū)批評指正，不勝感激。

到此這篇關于PostgreSQL 16 搭配 PgVector:Windows 11 完整安裝教程的文章就介紹到這了,更多相關PostgreSQL搭配 PgVector內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論