Ricardo Zavaleta：Postgres 向量搜索方法的基准测试：Pgvector 与 Lantern
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内容提要
最近几个月，Postgres中的向量搜索领域发展迅猛。Pgvector和Lantern是两个基于Postgres的向量数据库，本文对它们进行了比较和基准测试。Pgvector在吞吐量、延迟和召回率方面表现更好。
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关键要点
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Postgres中的向量搜索领域最近发展迅速。
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Pgvector和Lantern是两个基于Postgres的向量数据库。
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Pgvector在吞吐量、延迟和召回率方面表现更好。
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向量搜索的流行与强大的嵌入模型和AI的使用有关。
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Pgvector允许在现有表上创建IVVFlat索引，便于执行相似性查询。
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Lantern声称其扩展在索引创建时间上比Pgvector快90倍。
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对Pgvector和Lantern的语法和易用性进行了比较。
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基准测试比较了索引创建时间、大小、延迟、吞吐量和召回率。
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Pgvector的索引创建时间比Lantern慢1.71到1.73倍，索引大小比Lantern大13%到15%。
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Pgvector在每秒查询数和延迟方面优于Lantern。
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Pgvector在大多数管理的Postgres提供商上得到支持，易于访问。
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Lantern是一个年轻的项目，正在积极开发中。
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两者都支持HNSW索引，API相似。
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Pgvector提供更好的召回率、延迟和吞吐量。
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建议关注这两个项目的未来发展。
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