使用这个新的开源扩展，让Pgvector比Pinecone更快且成本降低75%
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内容提要
开发人员常问是否需要独立的向量数据库，专用向量数据库如Pinecone性能更好。Timescale团队开发了pgvectorscale，将专用数据结构和算法引入PostgreSQL，提供与Pinecone相媲美的性能。pgvectorscale是开源的PostgreSQL扩展，为构建AI应用程序丰富了PostgreSQL生态系统。与Pinecone相比，pgvectorscale在性能和成本方面有优势。选择使用PostgreSQL和pgvectorscale构建AI应用程序是明智的选择，提供全面的数据类型、事务语义和操作特性，以及丰富的工具和生态系统。
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关键要点
- 开发人员常问是否需要独立的向量数据库，专用向量数据库如Pinecone性能更好。
- Timescale团队开发了pgvectorscale，将专用数据结构和算法引入PostgreSQL，提供与Pinecone相媲美的性能。
- pgvectorscale是开源的PostgreSQL扩展，丰富了PostgreSQL生态系统，提供更高的性能和可扩展性。
- pgvectorscale的StreamingDiskANN向量搜索索引克服了内存索引的限制，降低了存储和搜索大规模向量的成本。
- 统计二进制量化(SBQ)技术提高了标准二进制量化的准确性，减少了向量存储所需的空间。
- pgvectorscale在性能上优于Pinecone，PostgreSQL与pgvector和pgvectorscale的组合在多个基准测试中表现出色。
- 自托管PostgreSQL与pgvector和pgvectorscale的成本比Pinecone低75-79%。
- 选择PostgreSQL和pgvectorscale构建AI应用程序可以享受全面的数据类型、事务语义和操作特性。
- PostgreSQL的丰富生态系统和工具使其成为构建AI应用程序的理想基础。
- pgvector、pgvectorscale和pgai都是开源的，可以在AI项目中使用。
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