PostgreSQL学习总结（16）—— PostgreSQL 插件之 pgvector向量数据库在 AI 与大模型(LLM) 领域中是个至关重要的组件，主要承担"记忆与检索"的角色，其解决了大模型不能长期存储海量知识、推理效率受限的问题，无论是 RAG、推荐系统还是智能搜索，向量数据库都提供了"相似度搜索"的能力，让模型能找到相关上下文，而不仅仅依赖参数记忆。这其中，pgvector 则是个比较独特的存在，选择站在 PostgreSQL 的基础上，高屋建瓴，而不是另起炉灶。随着版本的不断革新，pgvector 正在从一个实验性扩展，成长为 PostgreSQL 生态中"通用的向量搜索引擎"