pgvector，一个提供向量相似度搜索功能的开源 PostgreSQL 扩展，已发布 v0.7.0 版本。这个新版本包含许多用于支持 PostgreSQL 中向量相似度搜索工作负载的新功能和性能特性。
最新版本的 pgvector 添加了新的向量类型，包括 halfvec（2 字节浮点数；索引高达 4,000 维）和 sparsevec（索引高达 1,000 个非零维度），并包括使用 bit 类型索引二进制向量的支持（索引高达 64,000 维）。此外，此版本还添加了使用表达式索引量化向量的支持，包括从 4 字节到 2 字节浮点数以及使用 binary_quantize 函数进行二进制量化。pgvector 0.7.0 还添加了新的距离函数，包括 hamming_distance 和 jaccard_distance 用于 bit 向量，现在支持 HNSW 索引用于 L1 距离运算。pgvector 0.7.0 还包括对 Linux x86-64 架构的 CPU 调度的 SIMD 的额外支持。
有关更多信息，请参阅 0.7.0 的 CHANGELOG
https://github.com/pgvector/pgvector/blob/master/CHANGELOG.md#070-2024-04-29
有关 pgvector 的更多信息，包括如何开始使用，请访问 GitHub 上的项目存储库