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pgvector

pgvector/pgvector-python

Django, SQLAlchemy, Psycopg, asyncpg, Peewee 및 기타 PostgreSQL 드라이버에 pgvector 벡터 타입과 유사도 검색 기능을 제공하는 Python 라이브러리입니다.

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어떤 프로젝트인가요?

pgvector-python은 pgvector 확장을 통해 애플리케이션에서 PostgreSQL에 벡터를 저장하고 조회할 수 있도록 지원하는 Python 클라이언트 라이브러리입니다. 벡터, 반정밀도, 비트 및 희소 벡터 타입과 L2, 내적, 코사인, L1, 해밍 및 자카드 비교를 위한 거리 연산자를 제공합니다.

이 패키지는 Django, SQLAlchemy, SQLModel, Psycopg 2 및 3, asyncpg, pg8000, Peewee를 비롯한 다양한 Python 데이터베이스 스택과 연동됩니다. 각 연동은 확장 활성화, 벡터 컬럼 추가, 임베딩 삽입, 최근접 이웃 쿼리 실행, HNSW 또는 IVFFlat 인덱스 생성 등 일반적인 작업을 지원합니다.

저장소에는 Ollama를 이용한 검색 증강 생성, OpenAI 및 Cohere를 이용한 임베딩, 하이브리드 검색, 이미지 검색, 추천, COPY를 이용한 대량 로드를 위한 예제 스크립트도 포함되어 있습니다.

핵심 기능

  • 01Django, SQLAlchemy, SQLModel, Psycopg 2/3, asyncpg, pg8000 및 Peewee를 지원합니다.
  • 02벡터, 반정밀도, 비트 및 희소 벡터 필드 타입을 제공합니다.
  • 03L2, 내적, 코사인, L1, 해밍 및 자카드 거리 연산자를 지원합니다.
  • 04각 라이브러리의 API를 통해 HNSW 및 IVFFlat 근사 인덱스를 생성합니다.
  • 05Python 리스트, NumPy 배열 및 SciPy 희소 배열 간 변환을 지원합니다.

활용 사례

  • PostgreSQL을 사용하는 Django 또는 SQLAlchemy 애플리케이션에 시맨틱 검색이나 RAG 검색 기능을 추가합니다.
  • OpenAI, Cohere 또는 SentenceTransformers의 텍스트나 이미지 임베딩을 Postgres에 저장합니다.
  • 기존 Postgres 데이터베이스에서 사용자-항목 벡터를 활용한 추천 기능을 구축합니다.

빠른 시작

  1. 1

    PyPI에서 패키지를 설치합니다

    pip install pgvector
  2. 2

    PostgreSQL 데이터베이스에서 pgvector 확장 기능을 활성화합니다(Psycopg 3 예시)

    conn.execute('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector')
  3. 3

    연결에 vector 타입을 등록한 다음, 사용하는 라이브러리의 README에 따라 벡터를 삽입하고 쿼리합니다

    register_vector(conn)

사용 전 알아둘 점

  • PostgreSQL 서버에 pgvector 확장 기능이 설치되어 있어야 합니다.
  • 데이터베이스 라이브러리마다 별도의 설정 단계와 등록 코드가 필요합니다.

포함된 컬렉션

데이터베이스 & SQL 도구

토픽

#vector-database#postgresql#pgvector#embeddings#similarity-search#python-library#orm

자주 묻는 질문

pgvector-python은(는) 무엇인가요?
Django, SQLAlchemy, Psycopg, asyncpg, Peewee 및 기타 PostgreSQL 드라이버에 pgvector 벡터 타입과 유사도 검색 기능을 제공하는 Python 라이브러리입니다. pgvector-python은 pgvector 확장을 통해 애플리케이션에서 PostgreSQL에 벡터를 저장하고 조회할 수 있도록 지원하는 Python 클라이언트 라이브러리입니다. 벡터, 반정밀도, 비트 및 희소 벡터 타입과 L2, 내적, 코사인, L1, 해밍 및 자카드 비교를 위한 거리 연산자를 제공합니다.
pgvector-python은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
pgvector-python은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
pgvector-python은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. pgvector-python의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
pgvector-python은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
PostgreSQL을 사용하는 Django 또는 SQLAlchemy 애플리케이션에 시맨틱 검색이나 RAG 검색 기능을 추가합니다. OpenAI, Cohere 또는 SentenceTransformers의 텍스트나 이미지 임베딩을 Postgres에 저장합니다. 기존 Postgres 데이터베이스에서 사용자-항목 벡터를 활용한 추천 기능을 구축합니다.
pgvector-python는 어떻게 설치하나요?
PyPI에서 패키지를 설치합니다: pip install pgvector PostgreSQL 데이터베이스에서 pgvector 확장 기능을 활성화합니다(Psycopg 3 예시): conn.execute('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector') 연결에 vector 타입을 등록한 다음, 사용하는 라이브러리의 README에 따라 벡터를 삽입하고 쿼리합니다: register_vector(conn)
pgvector-python은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/pgvector/pgvector-python

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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