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| 名称 | 版本 | 简介 | 分类 | 许可证 | 语言 | PG 版本 | 星标 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| vector | 0.8.7 | 向量数据类型和 ivfflat / hnsw 访问方法 | RAG | PostgreSQL | C | 14–18 | 23k |
| gp_sparse_vector | 1.0.1 | Greenplum家族数据库中的稀疏向量实现 | RAG | Apache-2.0 | C | — | 1.4k |
| embedding | 0.3.6 | 为 PostgreSQL real[] 向量提供 HNSW 相似度搜索的扩展。 | RAG | Apache-2.0 | C | 12–16 | 579 |
| pg_vectorsearch | 0.1.0 | 使用 PRISM 索引与 RaBitQ 量化的近似向量检索 | RAG | PostgreSQL | C | 18–19 | 403 |
| pg_similarity | 1.0 | 提供17种距离度量函数 | RAG | BSD-3-Clause | C | 14–18 | 402 |
| pg_gist_hamming | 1.0 | GiST索引常见数据类型支持 | RAG | BSD-3-Clause | C | — | 185 |
| vptree | 1.0 | VP树实现 | RAG | BSD-3-Clause | C | — | 185 |
| nr_model | 1.0.0 | 基于AI的自主数据分析系统 | RAG | — | C | — | 151 |
| smlar | 1.0 | 高效的相似度搜索函数 | RAG | — | C | 14–18 | 128 |
| kmeans | 1.1.0 | 以 PostgreSQL 用户自定义窗口函数实现 K-means 聚类。 | RAG | PostgreSQL | C | 10–18 | 106 |
| typesafe | 0.0.1 | 在 SQL 中调用 TypeSafe AI 分类与评分服务 | RAG | MIT | C | 15–18 | 84 |
| neurondb | 4.0.0-devel | 面向 PostgreSQL 的向量检索、机器学习和 RAG 扩展。 | RAG | Proprietary | C | 16–18 | 53 |
| pase | 0.0.1 | PostgreSQL 超高维近似最近邻搜索扩展。 | RAG | — | C | — | 51 |
| pgedge_vectorizer | 1.1 | 在 PostgreSQL 中异步分块文本，并通过后台 worker 与 pgvector 生成和维护嵌入向量。 | RAG | PostgreSQL | C | 14–18 | 41 |
| pgafis | 1.2 | 为 PostgreSQL 提供自动指纹识别系统（AFIS）支持的扩展。 | RAG | GPL-2.0 | C | — | 28 |
| pg_ai | 0.0.1 | 提供多模态LLM和向量解释SQL函数的PostgreSQL扩展 | RAG | Apache-2.0 | C | — | 25 |
| vector_recall | 0.1.0 | 在 Greenplum 中创建、训练并查询 Faiss 向量索引。 | RAG | MIT | C | — | 23 |
| vector_extra | 0.1.0 | 使用 pgvector 与二进制矩阵表示的实验性矩阵向量乘法。 | RAG | MIT | C | — | 17 |
| pg_turboquant | 0.1.0 | 面向 pgvector 的紧凑 TurboQuant 近似最近邻索引访问方法，支持 vector 与 halfvec。 | RAG | MIT | C | 16–17 | 16 |
| pg4ml | 2.0 | PG4ML是一个机器学习框架 | RAG | AGPL-3.0 | C | 14–18 | 13 |
| maludb_core | 0.106.0 | 提供租户模式、向量检索和主体作用域的 PostgreSQL 记忆与知识图谱扩展 | RAG | PostgreSQL | C | 17 | 12 |
| pg_phash | 1.0 | 计算以十进制字符串编码的图像感知哈希之间的汉明距离 | RAG | GPL-3.0 | C | — | 10 |
| llama_embed | 0.1.0 | 用于密集和多向量搜索的llama.cpp嵌入扩展 | RAG | PostgreSQL | C | — | 9 |
| pg_colbert_llama | 0.1.0 | ColBERT嵌入伴侣扩展，用于pgturbohybrid | RAG | PostgreSQL | C | — | 9 |
| pgturbohybrid | 0.2.0 | 基于pgvector的向量和BM25混合搜索 | RAG | PostgreSQL | C | — | 9 |
| pgturbohybrid_experimental | 0.2.0 | pgturbohybrid的实验性稀疏多向量特性 | RAG | PostgreSQL | C | — | 9 |
| pg_semantic_cache | 0.1.0-beta4 | 使用 pgvector 嵌入缓存查询结果并检索语义相似结果，支持可配置的淘汰策略。 | RAG | PostgreSQL | C | 14–18 | 8 |
| sveddy | 0.1.0 | 基于低秩矩阵逼近技术的PostgreSQL协同过滤扩展 | RAG | MIT | C | — | 8 |
| bktree | 1.0 | 面向 64 位感知哈希和汉明距离搜索的 SP-GiST BK-tree 索引扩展。 | RAG | — | C | 15 | 7 |
| hamming_distance | 0.0.1 | 计算十六进制特征向量字符串汉明距离与相似度的扩展。 | RAG | MIT | C | — | 7 |
| pg_cuvs | 0.5.0 | 由NVIDIA cuVS加速的PostgreSQL GPU向量搜索 | RAG | PostgreSQL | C | — | 7 |
| vexec_pgvector | 1.0 | 为 vexec 批处理执行器声明 pgvector 距离运算内核 | RAG | Apache-2.0 | C | 19 | 4 |
| mtree | 0.0.1 | 基于 PostgreSQL GiST 实现的实验性度量空间索引访问方法。 | RAG | — | C | — | 3 |
| pg_tiktoken_c | 1.1 | 使用 C 实现的 PostgreSQL 高性能 tiktoken BPE 分词扩展 | RAG | Apache-2.0 | C | 14–18 | 3 |
| sparse_vector | 0.1 | 为稀疏浮点向量提供 C 数据类型、归一化、点积与余弦相似度函数。 | RAG | MIT | C | 10–18 | 3 |
| aqua | 0.0.1 | 数据库内神经用户定义函数进行机器学习推理 | RAG | — | C | — | 2 |
| svs | 0.1.0 | 为 pgvector 提供带 LeanVec 与 LVQ 压缩的 SVS Vamana 近似近邻索引。 | RAG | PostgreSQL | C | — | 2 |
| vector_chem | 0.1.0 | 为二值 pgvector 向量提供 Tanimoto 距离。 | RAG | PostgreSQL | C | — | 2 |
| hclust | 0.0.1 | 用于凝聚式或分裂式层次聚类的 C 函数，并将聚类编号写回数据表。 | RAG | — | C | — | 1 |
| paves | 0.1 | 支持 CPU 与可选 GPU 执行的带过滤条件 L2 向量检索 | RAG | — | C | 14 | 1 |
| pg_pageindex | 1.0 | 通过 C/Go 桥接在 PostgreSQL 中构建 PDF、Markdown 文档树并执行树搜索。 | RAG | MIT | C | 16 | 1 |
| pg_systemone | 1.0 | 通过 SystemOne HTTP 服务提供决策模型推理的 SQL 函数 | RAG | — | C | 14–17 | 1 |
| postgresml | 1.0 | 为实验性朴素贝叶斯文本分类示例提供 tsvector 词元及位置计数函数。 | RAG | — | C | — | 1 |
| alloydb_scann | — | alloydb_scann：AlloyDB 的 ScaNN 向量索引扩展，用于近似最近邻搜索。 | RAG | — | C | 14–17 | |
| alohadb_gpu | 1.0 | AlohaDB 中支持 CPU 回退的 GPU 向量批量运算 | RAG | MIT | C | 18 | |
| alohadb_nl2sql | 1.0 | 通过LLM API实现自然语言到SQL的翻译 | RAG | MIT | C | — | |
| aws_ml | 2.0 | aws_ml：Amazon Aurora PostgreSQL 的机器学习扩展，可从 SQL 调用 Amazon Comprehend、SageMaker AI 和 Bedrock 服务。 | RAG | — | C | 14–18 | |
| azure_ai | 2.0.0 | azure_ai：Azure Database for PostgreSQL 的 AI 扩展，可在数据库内调用 Azure AI、Azure OpenAI、Cognitive Services 和 Azure Machine Learning。 | RAG | — | C | 12–18 | |
| catboost | 0.1 | 使用CatBoost的机器学习模块 | RAG | — | C | — | |
| glia | 0.0.1 | 用于数据挖掘的Postgres扩展 | RAG | AGPL-3.0 | C | — |