EDB Postgres 向量搜尋怎麼做？核心技巧公開

EDB 產品資訊 PostgreSQL 產品資訊 2026 年 2 月 9 日 最後更新時間 : 2026 年 3 月 19 日

在生成式 AI（GenAI）時代，使用者期待系統能理解語意與意圖，而非僅比對文字。向量搜尋正是實現這種智慧搜尋的關鍵技術，可將資料轉換成向量，捕捉語意與特徵，為現代 AI 應用提供基礎。

什麼是向量搜尋？為什麼重要？

向量搜尋依據語意或資料特徵找到相似內容，即使文字或數值完全不相符。

例如，查詢「如何重設密碼？」時，系統仍能找到《登入憑證重設步驟》，即使字詞不同。這種以語意而非文字匹配的能力，是建構智慧應用的關鍵。

向量搜尋應用廣泛，包括：

透過 EDB Postgres 的 pgvector 擴充功能，向量資料可直接存放、索引與查詢，讓 AI 任務與企業現有交易或分析工作無縫整合。

向量搜尋的運作方式，是將資料轉成向量（embedding），再依相似度找出最相關內容。具體流程可分為四個步驟：

向量生成：使用模型（如 OpenAI、BERT、CLIP）將文字、圖片或音訊轉為多維浮點數向量，就像為語意建立「GPS座標」，概念相似的向量會聚在一起。
存放於 Postgres：透過 pgvector 將向量存入專用欄位，每列對應一份文件、圖片或資料紀錄。
相似度搜尋：查詢先轉為向量，再比對資料庫向量的相似度（如餘弦距離或歐氏距離）。
排序與回傳：系統依相似度分數排序，回傳最相關結果。

這種架構簡單卻強大，將結構化資料、非結構化資料與向量搜尋整合在同一 Postgres 平台中，實現高效、統一的搜尋體驗。

向量搜尋的核心在於比較向量，找出哪些已存向量最接近查詢向量。不同的距離指標決定了「相似度」的計算方式。

兩個最常用的指標是餘弦相似度 (Cosine Similarity) 與歐氏距離 (Euclidean Distance)，兩者皆由 pgvector 原生支援。

方面	餘弦相似度 (Cosine Similarity)	歐氏距離 (Euclidean Distance)
定義	比較兩向量夾角，只看方向，忽略長度	比較兩向量直線距離（L2 範數），考慮方向與長度
值範圍	-1 到 1（實務上多為 0~1），越高越相似	0 到 ∞，越低越相似
對向量長度影響	忽略長度差異，方向相同視為相似	對長度敏感，尺度差異會影響距離
適用場景	文字向量，語意在方向上，適合已標準化特徵空間	圖像或特徵集，數值大小有意義（如像素強度、顏色直方圖）
文字搜尋	適合句子/詞向量（BERT、OpenAI、fastText），效果佳	可用，但若向量尺度不同可能結果不準確
影像搜尋	適合標準化深度特徵向量（CLIP、ResNet），尺度不影響	適合原始或未標準化特徵，特別是像素空間或未縮放 CNN 輸出
計算成本	標準化後與歐氏距離相似，通常更快	複雜度類似，可能需先標準化以公平比較
對資料縮放敏感度	不受統一縮放影響	對縮放敏感，需要預處理/標準化

當資料量從數千筆向量增加到數百萬筆時，逐一比對每個向量的「暴力搜尋」成本太高，這時向量索引就很重要。

向量索引會將向量依特徵分群或組織，讓系統能快速找到相似向量，而不需掃描整個資料集。

ANN 能有效擴充向量搜尋規模，不必找出精確最近鄰，只找到「近似最近鄰」，以極小精度換取大幅效能提升。

對於即時 AI 場景，如：聊天機器人、推薦系統或語意搜尋等，ANN 索引提供了速度與精準度的理想平衡。

雖然市面上出現許多新向量資料庫（如 Pinecone、Milvus、Weaviate 等），企業仍偏好 EDB Postgres，原因包括：

統一平台
利用 pgvector，無需額外資料庫存放向量，AI 工作負載可直接在處理交易或分析資料的 Postgres 實例中運行，架構更簡單。
企業級可靠性
EDB Postgres 延續 Postgres 多年的穩定性，提供企業級可靠性、複寫與高可用性，適合關鍵任務，不同於實驗性向量資料庫。
無縫整合
支援各種擴充套件、FDW 與整合框架，讓結構化資料、向量與外部 AI 模型能混合分析。
彈性擴充
搭配 EDB Postgres Advanced Server、WarehousePG 或 Postgres Distributed，可跨節點擴充向量運算，同時兼顧分析效能與向量相似度搜尋。
治理與安全
金融、公共單位等行業對資料治理與自主管控要求高，在 EDB Postgres 上執行向量搜尋可確保資料主權、稽核與合規性。