pgvecto.rs

在 Postgres 里实现高性能向量搜索，无需迁移数据库。

pgvecto.rs 是一个基于 Rust 开发的 Postgres 向量检索扩展，旨在为 Postgres 数据库提供可扩展、低延迟且支持混合检索的向量搜索能力。它解决了传统数据库难以高效处理大规模向量数据的问题，让开发者无需引入独立的向量数据库，即可在熟悉的 Postgres 环境中实现 AI 应用的语义搜索、推荐系统等功能。其核心能力包括：支持多种索引类型（如 HNSW、IVF）以加速近似最近邻搜索；提供完整的 SQL 集成，兼容标准 Postgres 查询语法；支持向量与标量条件的混合过滤，提升检索精准度；利用 Rust 的内存安全和性能优势，实现高并发低延迟的查询响应。项目设计上注重与现有 Postgres 生态的无缝融合，提供类似 pgvector 的使用体验，但性能更强、功能更丰富，适合对检索性能和混合查询有较高要求的场景。

开源 free 开源模型

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GitHub 星标 ★ 2183

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队tensorchord

所属国家

官网地址https://docs.vectorchord.ai/getting-started/overview.html

GitHubhttps://github.com/tensorchord/pgvecto.rs

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Rust

技术栈/模型chatgpt,faiss,gpt,hacktoberfest,llm,nearest-neighbor-search,postgres,rust,vector,vector-database

GitHub 星标★ 2183

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-04-15 00:00:00

最近更新2026-08-18 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数0

核心亮点

基于 Rust 实现，内存安全且性能卓越，查询延迟低
支持 HNSW 和 IVF 索引，可灵活应对不同数据规模
原生支持混合检索，向量与标量条件可组合过滤

不足之处

项目相对年轻，文档和社区生态有待完善
与成熟扩展如 pgvector 相比，生产环境验证案例较少

适用场景

AI 应用中的语义搜索（如文档、图片、商品检索）
推荐系统需要实时向量相似度匹配
需要结合向量与结构化条件进行精确过滤的场景

替代项目

pgvector、Milvus、Qdrant

项目介绍

pgvecto.rs 是一个开源模型领域的开源项目，官方简介：Scalable, Low-latency and Hybrid-enabled Vector Search in Postgres. Revolutionize Vector Search, not Database.。项目使用 Rust 开发，在 GitHub 上获得 2181 星标。

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