Какие методы поиска в векторных базах знаешь? Какие функции используются в pgvector?

В векторных базах данных для поиска обычно применяются методы, основанные на вычислении близости между векторами, например:

• Поиск ближайших соседей (Nearest Neighbor Search, NNS) — поиск векторов, наиболее близких к заданному.
• Approximate Nearest Neighbor (ANN) — приближённый поиск для ускорения на больших данных.
• Метрики расстояния: евклидово расстояние, косинусное сходство, манхэттенское расстояние и др.

В PostgreSQL с расширением pgvector используются функции для работы с векторами, например:

• vector <-> vector — вычисляет евклидово расстояние между двумя векторами.
• vector <#> vector — косинусное расстояние.
• vector <=> vector — внутреннее скалярное произведение.

Пример запроса для поиска ближайших векторов:

SELECT id, embedding
FROM items
ORDER BY embedding <-> '[0.1, 0.2, 0.3]'::vector
LIMIT 5;

Здесь мы ищем 5 ближайших векторов к заданному вектору [0.1, 0.2, 0.3] по евклидову расстоянию.