引言：向量数据库在AI时代的崛起 随着人工智能（AI）技术的飞速发展，尤其是大模型、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和推荐系统等领域的广泛应用，传统的基于结构化数据的数据库已难以满足现代AI应用对高维向量数据存储与检索的需求。在这些场景中，用户输入的文本、图像或音频被转化为高维
标签 ：PostgreSQL, 数据库, 向量数据库, 逻辑复制, 性能优化 简介 ：全面解析PostgreSQL 16版本的核心新特性，重点介绍向量数据库功能支持、逻辑复制机制增强、查询优化器改进等内容，结合实际案例演示新特性的使用方法和性能提升效果。 引言：为什么是Postg
引言 随着人工智能技术的快速发展，向量数据库在现代AI应用中扮演着越来越重要的角色。PostgreSQL作为业界领先的开源关系型数据库，在PostgreSQL 16版本中引入了强大的向量数据类型和相似性搜索功能，为构建高效的AI向量检索系统提供了坚实的基础。 本文将深入探讨Pos
引言 随着人工智能技术的快速发展，向量数据库在推荐系统、图像识别、自然语言处理等AI应用场景中扮演着越来越重要的角色。MySQL 8.4版本作为业界领先的开源关系型数据库，引入了对向量数据类型的原生支持，为开发者提供了强大的向量存储和相似性搜索能力。 本文将深入探讨MySQL 8
引言 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型(Large Language Models, LLMs)正在重塑企业级应用开发模式。传统的知识管理系统已经无法满足现代企业对智能问答、文档理解等复杂场景的需求。检索增强生成(Retrieval Augmented Generation
引言 在人工智能技术快速发展的今天，向量数据库已成为构建智能应用的核心基础设施。无论是推荐系统、图像识别还是自然语言处理，都离不开高效的向量相似性搜索能力。PostgreSQL 15作为业界领先的开源关系型数据库，在引入向量扩展后，为AI应用提供了强大的向量存储和查询支持。 本文
引言 随着人工智能技术的快速发展，向量数据库作为一种专门处理高维向量数据的数据库系统，正在成为AI应用的重要基础设施。PostgreSQL 15作为业界领先的开源关系型数据库管理系统，在2022年发布的版本中引入了原生向量数据类型和相似性搜索功能，标志着传统关系型数据库向AI原生
引言 PostgreSQL作为世界上最先进的开源关系型数据库系统之一，在2023年发布的16版本中带来了众多令人振奋的新特性和性能改进。随着人工智能和机器学习技术的快速发展，数据库系统需要更好地支持向量数据处理能力，同时在传统的关系型数据处理上也需要持续优化。 本文将深入分析Po
