Biblioteca Python que adiciona suporte ao tipo vector do pgvector e à busca por similaridade no Django, SQLAlchemy, Psycopg, asyncpg, Peewee e outros drivers de PostgreSQL.
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pgvector/pgvector-node
Biblioteca auxiliar para JavaScript e TypeScript que adiciona suporte ao tipo vetorial do pgvector em clientes de banco de dados e ORMs para Node.js, Deno e Bun.
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O que é?
pgvector-node é uma biblioteca pequena que permite que aplicações JavaScript e TypeScript armazenem, insiram e consultem embeddings vetoriais no PostgreSQL por meio da extensão pgvector. Ela converte arrays JavaScript para o formato de texto do pgvector e registra os tipos vetoriais no driver do banco de dados, permitindo que desenvolvedores trabalhem com arrays simples de números.
O pacote oferece suporte a várias camadas de acesso a bancos de dados, incluindo node-postgres, Knex.js, Kysely, Sequelize, Prisma, Drizzle ORM, TypeORM, MikroORM, Postgres.js, Slonik, deno-postgres e Bun SQL. Cada integração tem suas próprias etapas de configuração para ativar a extensão, criar colunas vetoriais, inserir dados, executar consultas de vizinhos mais próximos usando distância L2, produto interno ou cosseno e adicionar índices HNSW ou IVFFlat.
O repositório também inclui uma classe SparseVector para vetores esparsos e projetos de exemplo para fluxos de trabalho comuns com embeddings, como embeddings da OpenAI e da Cohere, Transformers.js, busca híbrida e carregamento em massa com COPY.
Recursos principais
- 01Converte arrays JavaScript para o formato do pgvector e registra os tipos vetoriais no driver.
- 02Oferece suporte a mais de uma dúzia de bibliotecas de banco de dados e ORMs para Node.js, Deno e Bun.
- 03Disponibiliza funções auxiliares de distância para L2, produto interno, cosseno, L1, Hamming e Jaccard em várias integrações.
- 04Inclui exemplos de criação de índices HNSW e IVFFlat.
- 05Oferece uma classe SparseVector para dados de vetores esparsos.
Casos de uso
- Criar recursos de busca semântica ou recuperação em uma aplicação Node.js com PostgreSQL.
- Armazenar embeddings da OpenAI ou da Cohere junto a dados relacionais usando um ORM existente.
- Executar consultas de similaridade vetorial em serviços Deno ou Bun.
Início rápido
- 1
Instale o pacote pgvector pelo npm
npm install pgvector - 2
Ative a extensão pgvector no seu banco de dados
await client.query('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector'); - 3
Registre os tipos vector no seu cliente node-postgres
await pgvector.registerTypes(client);
Antes de usar
- É necessário que a extensão pgvector esteja instalada no seu servidor PostgreSQL.
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Perguntas frequentes
- O que é pgvector-node?
- Biblioteca auxiliar para JavaScript e TypeScript que adiciona suporte ao tipo vetorial do pgvector em clientes de banco de dados e ORMs para Node.js, Deno e Bun. pgvector-node é uma biblioteca pequena que permite que aplicações JavaScript e TypeScript armazenem, insiram e consultem embeddings vetoriais no PostgreSQL por meio da extensão pgvector. Ela converte arrays JavaScript para o formato de texto do pgvector e registra os tipos vetoriais no driver do banco de dados, permitindo que desenvolvedores trabalhem com arrays simples de números.
- pgvector-node é gratuito? Qual é a licença?
- pgvector-node é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- pgvector-node ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de pgvector-node foi em 5 de nov. de 2026.
- Para que posso usar pgvector-node?
- Criar recursos de busca semântica ou recuperação em uma aplicação Node.js com PostgreSQL. Armazenar embeddings da OpenAI ou da Cohere junto a dados relacionais usando um ORM existente. Executar consultas de similaridade vetorial em serviços Deno ou Bun.
- Como instalar pgvector-node?
- Instale o pacote pgvector pelo npm: npm install pgvector Ative a extensão pgvector no seu banco de dados: await client.query('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector'); Registre os tipos vector no seu cliente node-postgres: await pgvector.registerTypes(client);
- Onde consigo pgvector-node?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/pgvector/pgvector-node
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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