pgvector es una extensión open source para PostgreSQL que permite almacenar y consultar vectores directamente dentro de la base de datos. Está diseñada para habilitar la búsqueda por similitud (similarity search) en aplicaciones como recomendadores, búsqueda semántica o recuperación de información basada en IA, sin depender de bases vectoriales externas.

Al integrarse de forma nativa con PostgreSQL, pgvector permite combinar datos estructurados y embeddings en un mismo entorno, aprovechando funciones como índices, transacciones, seguridad y herramientas SQL ya conocidas. Es ideal para equipos que ya usan PostgreSQL y desean añadir funcionalidades de inteligencia artificial con bajo esfuerzo técnico.

Ventajas principales:

• Almacenamiento y búsqueda de vectores directamente en PostgreSQL

• Integración sencilla con datos y herramientas existentes

• Índices optimizados para búsquedas k-NN rápidas

¿Cuáles son las principales funciones de pgvector?

Tipo de dato vectorial nativo en PostgreSQL

pgvector introduce una nueva columna del tipo vector para almacenar vectores float de longitud fija.

• Permite guardar embeddings de modelos como OpenAI, Hugging Face, etc.

• Soporta operaciones como producto escalar, distancia coseno y euclidiana

• Compatible con SQL estándar y herramientas PostgreSQL

Búsqueda por similitud con SQL

pgvector permite realizar consultas k-NN directamente desde SQL, usando operadores específicos.

• <-> para distancia euclidiana, <#> para distancia coseno, <=> para producto interno

• Se pueden combinar filtros estructurados con búsqueda por similitud

• Ideal para consultas híbridas entre datos tradicionales y vectores

Indexación para búsqueda eficiente

Para mejorar el rendimiento, pgvector ofrece índices especializados para búsqueda aproximada.

• Soporta el índice ivfflat (approximate nearest neighbor)

• Permite usar filtros en columnas adicionales junto con la búsqueda vectorial

• Requiere entrenamiento previo para generar los centroides del índice

Compatible con el ecosistema PostgreSQL

pgvector funciona con extensiones, herramientas y ORMs ya existentes en PostgreSQL.

• Compatible con PostGIS, búsqueda full-text y más

• Integración con frameworks como Django, SQLAlchemy, Prisma

• Disponible en servicios gestionados como AWS RDS, Azure, Supabase

Ligero y fácil de desplegar

pgvector añade poca complejidad a tu base de datos existente.

• Instalación simple con CREATE EXTENSION

• No necesita servicios externos ni APIs adicionales

• Adecuado para apps full-stack, SaaS y herramientas internas

¿Por qué elegir pgvector?

• Integrado con PostgreSQL: Aprovecha un ecosistema robusto y conocido

• Datos estructurados y vectores en un solo lugar: Sin duplicaciones ni sincronización extra

• Búsqueda rápida y flexible: Soporta búsqueda exacta y aproximada

• Fácil de usar para desarrolladores: Consultas SQL, integración con ORM, sin curva de aprendizaje

• Open source y listo para producción: Usado en proyectos reales de IA en producción