本文介绍了如何在PostgreSQL中使用pgvector扩展进行向量相似性搜索。pgvector支持将向量嵌入与关系数据存储，提供多种距离度量和索引类型。通过示例，展示了创建表、插入数据和执行相似性查询的方法，并结合SQL过滤器提升搜索效果。选择合适的嵌入模型和距离度量至关重要。

Pgvector是PostgreSQL的开源扩展，支持向量相似性搜索，包括精确和近似最近邻搜索。它可以将向量嵌入与关系数据结合，支持多种距离度量和索引类型，适用于嵌入应用。

本文探讨了文本向量化方法，包括词袋模型、TF-IDF、word2vec和transformer模型，这些技术提升了计算机对自然语言的理解，特别是通过嵌入表示捕捉语义。同时，文章讨论了余弦相似度和欧几里得距离等不同距离度量在向量比较中的应用。

矢量搜索和人工智能（AI）越来越受欢迎。矢量搜索使用向量来表示非结构化数据，允许基于含义进行查询。大型语言模型（LLMs）对于矢量搜索至关重要，因为它们理解概念并生成相似向量。矢量搜索使用欧氏距离和余弦相似度等距离度量来找到最相似的向量。矢量搜索技术自2016年以来就存在，但最近由于OpenAI推出ChatGPT而变得流行。随着LLMs的普及，矢量搜索的采用率也增加了。矢量搜索是一种现代的颠覆者，改变了信息检索。

本文介绍了Qdrant中的集合概念，包括集合的创建、向量配置、距离度量、参数设置及多租户配置。用户可以根据需求选择合适的集合数量和配置，支持稀疏向量和自定义元数据。此外，还讲解了如何更新集合参数、检查集合状态及使用别名进行版本切换。