pgvector é uma extensão open source para PostgreSQL que permite armazenar e consultar vetores diretamente no banco de dados, tornando possível realizar buscas por similaridade (similarity search) sem depender de soluções externas. Ela é ideal para casos de uso como recomendação, busca semântica e recuperação de informações baseadas em embeddings de IA.

Ao integrar funcionalidades vetoriais diretamente ao PostgreSQL, pgvector permite trabalhar com dados estruturados e embeddings no mesmo ambiente, aproveitando os recursos nativos do banco, como índices, transações, segurança e ferramentas SQL já consolidadas.

Principais benefícios:

• Armazenamento e consulta de vetores diretamente no PostgreSQL

• Integração fácil com sistemas e dados existentes

• Suporte a índices eficientes para buscas k-NN

Quais são os principais recursos do pgvector?

Tipo vector nativo no PostgreSQL

pgvector adiciona o tipo de coluna vector, que armazena vetores de ponto flutuante de tamanho fixo.

• Ideal para embeddings de modelos como OpenAI, Hugging Face, etc.

• Suporte para operações como distância euclidiana, similaridade de cosseno e produto escalar

• Totalmente integrado à linguagem SQL do PostgreSQL

Busca por similaridade com SQL

Com pgvector, é possível realizar consultas k-NN diretamente em SQL usando operadores dedicados.

• Operadores: <-> (distância euclidiana), <#> (distância cosseno), <=> (produto interno)

• Combinações com filtros estruturados e cláusulas SQL tradicionais

• Suporte para buscas híbridas entre dados relacionais e embeddings

Indexação para performance

pgvector oferece suporte a indexação otimizada para buscas por similaridade mais rápidas.

• Índice ivfflat para nearest neighbor aproximado (ANN)

• Permite filtragem adicional por colunas convencionais

• Necessita treinamento prévio para gerar os centróides do índice

Compatível com o ecossistema PostgreSQL

pgvector funciona com diversas extensões e ferramentas PostgreSQL já utilizadas no mercado.

• Compatível com PostGIS, busca full-text e outras extensões

• Suportado por ORMs como Django, SQLAlchemy, Prisma

• Disponível em serviços como AWS RDS, Azure Database for PostgreSQL e Supabase

Leve e fácil de usar

pgvector é simples de instalar e manter, com mínima complexidade adicional.

• Ativado com CREATE EXTENSION pgvector

• Nenhuma dependência de serviços externos ou APIs adicionais

• Ideal para aplicações full-stack, SaaS e ferramentas internas

Por que escolher o pgvector?

• Integração nativa com PostgreSQL: Aproveita o banco relacional já em uso

• Armazenamento unificado: Dados estruturados e vetores no mesmo sistema

• Busca eficiente por similaridade: Suporte a k-NN exato e aproximado

• Fácil de usar e flexível: Totalmente SQL, sem curva de aprendizado extra

• Open source e pronto para produção: Já utilizado em aplicações reais com IA