引言

当前，人工智能生成内容（AIGC）行业正蓬勃发展，大规模数据集的运用与计算资源的增加，对支撑AIGC业务架构基础的设施提出了更高要求。为促进AIGC业务的成长，UCloud在数据中心构建、网络、文件存储、主机镜像市场等方面提供了全面的产品与解决方案。

数据库层面的创新

在云主机镜像市场已支持Milvus向量数据库的基础上，UCloud云数据库UDB中的PostgreSQL（简称UPgSQL）进一步整合了pgvector向量数据库插件，旨在增强在AIGC业务架构中向量数据库环节的服务能力。

pgvector的特点与应用场景

pgvector是一款PostgreSQL数据库的扩展插件，专为在现有PostgreSQL环境中集成向量搜索与计算而设计，具备以下特性：

• 与PostgreSQL的深度融合：pgvector允许用户在不改变原有数据库架构的前提下，轻松接入向量数据支持，简化了集成过程。
• 简洁的SQL接口：采用标准SQL查询语言，便于熟悉SQL的开发者使用，相比专门的向量数据库如Milvus，具有更低的学习成本。
• 灵活的数据模型：支持向量数据与结构化数据的混合存储，方便在同一查询中处理不同类型的分析任务。
• 即用即享：UDB UPgSQL预装了pgvector插件，用户无需额外配置即可直接使用，降低了部署成本。

UCloud pgvector数据库入门指南

pgvector支持高达16000维的向量数据，并能对最多2000维的向量建立索引，适用于云数据库UPgSQL的实例。以下是商品搜索与推荐系统的实践步骤：

1. 创建数据库实例：通过UCloud UPgSQL控制台启动PostgreSQL数据库，使用Root用户登录。
2. 构建商品表：定义包含商品名称、描述和特征向量的表结构。
3. 填充商品数据：将商品信息及其关联的特征向量插入数据库。
4. 执行智能搜索：利用向量相似性搜索商品，提升用户体验。
5. 个性化推荐：基于用户行为计算偏好向量，推荐符合兴趣的商品。
6. 优化查询效率：通过创建IVF-Flat索引，提高向量数据检索速度。

多元数据库选择与UCloud服务

UCloud提供丰富的数据库选项，包括MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MongoDB等，满足不同业务需求。UPgSQL集成pgvector后，用户可通过创建UPgSQL数据库快速获取向量数据库功能，无需额外配置。此外，对于追求高性能向量数据库的用户，UCloud镜像市场提供Milvus镜像，用户可在相应主机上部署Milvus，享受其高效相似性搜索与向量计算能力，适用于图像、文本、音频等领域的大规模数据分析。