云数据库 RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL，基于云原生架构，软硬协同优化，提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展，支撑各领域场景化业务，如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
大语言模型很多同学都了解，但是很多同学会问向量搜索是个什么东西？
以PGVector 为例，它是一个用于向量化文本数据的工具，通常与大语言模型一起使用，以加速文本检索和相似性匹配。PGVector 将文本数据转化为向量表示，这些向量捕捉了文本数据的语义信息。这种向量化表示使得文本数据更容易进行相似性比较和匹配，而无需每次都重新计算大语言模型的表示。因此，当你需要检索大量文本数据时，只需计算一次向量表示，然后可以在向量空间中高效地搜索相似的文本。因此PGVector 可以将这些高计算成本的步骤提前进行，以生成文本的向量表示。一旦向量表示生成完毕，你就可以在向量空间中执行相似性匹配，而无需再次运行昂贵的语言模型计算，从而加速了检索速度。而且你可以将这些向量存储在RDS PostgreSQL中，以便快速检索。这种缓存和索引的方式可以大幅提高检索速度，尤其是对于重复的查询。这对于许多自然语言处理任务，如大语言模型、文档检索、推荐系统和相似性搜索等，都非常有用。
使用函数计算一键部署能节省下90%的时间，非常赞。
