前提

已经安装好了pg14版本。
其他版本也可以。
pg安装教程：https://blog.csdn.net/yushaoyyds/article/details/138855306?spm=1001.2014.3001.5502

向量数据库介绍

向量数据库是一种特殊的数据库，用于存储和处理大规模的向量数据。它的设计目的是为了支持高效的向量相似性搜索和分析。
向量数据库通常用在需要处理大规模向量数据的应用场景，比如人脸识别、图像检索、推荐系统、自然语言处理等。传统的关系型数据库或文档数据库往往不能满足这些应用场景的要求，因为它们无法高效地进行向量计算和相似性搜索。
向量数据库通常采用基于向量索引结构的存储方式，能够将向量数据分布在多个节点上，提供高并发的向量搜索和分析能力。它还提供了多种向量相似性度量方法和查询优化算法，能够帮助用户快速找到与给定向量最相似的向量或者进行向量聚类分析。
总之，向量数据库是一种专门为处理大规模向量数据而设计的数据库，广泛应用于人工智能领域的各种应用场景。

PGVECTOR安装

1、pgvector下载

方式一：

# 先安装git(如果已安装，跳过)
yum install -y git

# 下载源码包，我这里选择是目前最新版本0.5.1
git clone --branch v0.6.0 https://github.com/pgvector/pgvector.git

方式二：
百度网盘：
通过网盘分享的文件：pgvector-master.zip
链接: https://pan.baidu.com/s/1NI0n3wCyZznMh-eGf6g80g?pwd=5bxf 提取码: 5bxf

方式三：github下载 ：https://github.com/pgvector/pgvector 下载之后上传服务器

2、编译安装

方法一不需要解压，方法二和三多个上传解压步骤
上传解压：

我的上传目录为： /home/postgres
# root用户执行
chown postgres.postgres /home/postgres/pgvector-master.zip 
# pg用户
unzip pgvector-master.zip
cd pgvector-master/
make && make install

3、创建vector扩展

psql
# 创建demo数据库
create database demo;

# 切换到demo数据库
\c demo

# 安装vector扩展
CREATE EXTENSION vector;

# 查看扩展
\dx

# 创建测试表
CREATE TABLE test (id bigserial PRIMARY KEY, embedding vector(3));

# 插入测试数据
INSERT INTO test (embedding) VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]');

# 按与给定向量相似度(L2 distance)排序，显示前5条
SELECT * FROM test ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]' LIMIT 5;

到这里向量数据库PGVECTOR就安装完成了。

深入学习需要自行寻找相关资料。