在选择适当的运算符时，您应该考虑您的应用需求和数据特性 。这可能涉及保持相对距离、强调大小或方向以及关注特定维度等因素 。请注意 ， 根据您的数据和用例，运算符的选择可能会对搜索结果的质量以及最终应用程序的有效性产生重大影响 。
3).pgvector 索引pgvector 提供了 ivfflat 算法以近似搜索，它的工作原理是将相似的向量聚类为区域，并建立一个倒排索引 ， 将每个区域映射到其向量 。这使得查询可以集中在数据的一个子集上，从而实现快速搜索 。通过调整列表和探针参数，ivfflat 可以平衡数据集的速度和准确性 ， 使 PostgreSQL 有能力对复杂数据进行快速的语义相似性搜索 。通过简单的查询，应用程序可以在数百万个高维向量中找到与查询向量最近的邻居 。对于自然语言处理、信息检索等，ivfflat 是一个比较好的解决方案 。
4).pgvector 实践下面构建一个测例 ， 在 PostgreSQL 中使用 pgvector 插件测试对向量数据的检索 。向量数据集采用公开的国内省市位置数据，将经纬度作为向量维度存储 。通过欧几里德距离计算向量数据间距离（即城市间距离） 。
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【初识向量数据库与pgvector实践】
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