pgvector/pgvector-python

Что это?

Ключевые возможности

• 01Поддерживает Django, SQLAlchemy, SQLModel, Psycopg 2/3, asyncpg, pg8000 и Peewee.
• 02Предоставляет типы полей для векторов обычной и половинной точности, битовых и разреженных векторов.
• 03Поддерживает операторы вычисления расстояния, включая L2, скалярное произведение, косинусное расстояние, L1, расстояние Хэмминга и расстояние Жаккара.
• 04Позволяет создавать приближённые индексы HNSW и IVFFlat через API каждой библиотеки.
• 05Преобразует списки Python, массивы NumPy и разреженные массивы SciPy друг в друга.

Сценарии использования

• Добавление семантического поиска или поиска для RAG в приложение на Django или SQLAlchemy, использующее PostgreSQL.
• Хранение эмбеддингов текста или изображений, созданных с помощью OpenAI, Cohere или SentenceTransformers, в Postgres.
• Создание функций рекомендаций на основе векторов пользователей и объектов в существующей базе данных Postgres.

Быстрый старт

1. 1

   Установите пакет из PyPI

   pip install pgvector
2. 2

   Включите расширение pgvector в базе данных PostgreSQL (пример с Psycopg 3)

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

   Зарегистрируйте тип vector для подключения, затем добавляйте векторы и выполняйте запросы к ним, следуя README вашей библиотеки

   register_vector(conn)

Что важно знать

• !На сервере PostgreSQL должно быть установлено расширение pgvector.
• !Для каждой библиотеки баз данных требуются отдельные шаги настройки и код регистрации.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое pgvector-python?

Библиотека Python, добавляющая поддержку векторов pgvector и поиска по сходству для Django, SQLAlchemy, Psycopg, asyncpg, Peewee и других драйверов PostgreSQL. pgvector-python — клиентская библиотека Python, с помощью которой приложения могут хранить векторы в PostgreSQL и выполнять по ним запросы через расширение pgvector. Она поддерживает векторы обычной и половинной точности, битовые и разреженные векторы, а также операторы вычисления расстояния для L2, скалярного произведения, косинусного расстояния, L1, Хэмминга и Жаккара.

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

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

pgvector-python всё ещё поддерживается?

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

Для чего можно использовать pgvector-python?

Добавление семантического поиска или поиска для RAG в приложение на Django или SQLAlchemy, использующее PostgreSQL. Хранение эмбеддингов текста или изображений, созданных с помощью OpenAI, Cohere или SentenceTransformers, в Postgres. Создание функций рекомендаций на основе векторов пользователей и объектов в существующей базе данных Postgres.

Как установить pgvector-python?

Установите пакет из PyPI: pip install pgvector Включите расширение pgvector в базе данных PostgreSQL (пример с Psycopg 3): conn.execute('CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector') Зарегистрируйте тип vector для подключения, затем добавляйте векторы и выполняйте запросы к ним, следуя README вашей библиотеки: register_vector(conn)

Где скачать pgvector-python?

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