pgvector/pgvector-go

Что это?

Ключевые возможности

• 01Типы Go для плотных, half- и разреженных векторов
• 02Адаптеры для pgx, pg, Bun, Ent, GORM и sqlx
• 03Запросы поиска ближайших соседей с операторами расстояния L2, скалярного произведения и косинусного расстояния
• 04Примеры создания индексов HNSW и IVFFlat
• 05Примеры работы с OpenAI, Cohere, гибридным поиском и массовой загрузкой с помощью COPY

Сценарии использования

• Добавление семантического поиска или поиска с извлечением данных в Go-сервис на базе PostgreSQL
• Хранение эмбеддингов текста или изображений вместе с реляционными данными
• Создание рекомендаций с ранжированием объектов по сходству векторов
• Эффективная загрузка больших наборов эмбеддингов в PostgreSQL

Быстрый старт

1. 1

   Установите основной пакет Go

   go get github.com/pgvector/pgvector-go
2. 2

   Установите пакет интеграции с pgx

   go get github.com/pgvector/pgvector-go/pgx
3. 3

   Включите расширение pgvector в PostgreSQL

   CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector

Что важно знать

• !Требуется PostgreSQL с установленным на сервере расширением pgvector.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое pgvector-go?

Поддержка расширения pgvector для PostgreSQL в Go: типы векторов и адаптеры для pgx, pg, Bun, Ent, GORM и sqlx. pgvector-go — библиотека для Go, которая позволяет приложениям хранить векторные эмбеддинги в PostgreSQL и выполнять по ним запросы через расширение pgvector. Она предоставляет типы Go для плотных, half- и разреженных векторов, а также адаптеры для работы с pgx, pg, Bun, Ent, GORM и sqlx.

pgvector-go можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

pgvector-go распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

pgvector-go всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в pgvector-go — 5 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать pgvector-go?

Добавление семантического поиска или поиска с извлечением данных в Go-сервис на базе PostgreSQL Хранение эмбеддингов текста или изображений вместе с реляционными данными Создание рекомендаций с ранжированием объектов по сходству векторов Эффективная загрузка больших наборов эмбеддингов в PostgreSQL

Как установить pgvector-go?

Установите основной пакет Go: go get github.com/pgvector/pgvector-go Установите пакет интеграции с pgx: go get github.com/pgvector/pgvector-go/pgx Включите расширение pgvector в PostgreSQL: CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector

Где скачать pgvector-go?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/pgvector/pgvector-go