ネットワークエッジに最適化された分散データベースの分野の大手pdEdgeが、広く使用されているPostgreSQLデータベースにオープンソースのベクトル類似性検索機能を追加するpgvector拡張機能のサポートを発表した。この統合により、PostgreSQLユーザーは類似性の検索と推論にAIを活用できるようになり、データをエンドユーザーに近づけることでより迅速な結果を提供できるようになる。pgvector拡張機能は、AIモデルからのベクトル埋め込みを保存し、類似性検索機能を提供する機能で人気を集めている。これは、「vector」という名前の新しいベクトルデータ型と、類似性検索用に設計された3つのクエリー演算子（ユークリッド、負の内積、コサイン距離）を導入することでPostgreSQLを強化する。この拡張機能には、ベクトルの近似距離検索を高速化し、パフォーマンスの向上につながる「ivfflat」インデックス作成メカニズムも組み込まれている。pgvector拡張機能は、OpenAIのGPTモデルに基づいて構築されたアプリケーションなど、自然言語処理を伴うアプリケーションに特に有益であることが証明されている。しかし、大規模言語AIモデル（LLM）の出現により、大規模で高次元のデータを管理および検索する必要性が大幅に高まった。特許取得済みのAIを活用した知識発見テクノロジー製品で知られるデータベース会社Inquire AIの顧客は、分散PostgreSQLデータベースを介して分散pgvectorを導入している。pgvector拡張機能は、同社のクラウドマネージド サービス製品と、セルフホストおよびセルフマネージドのプラットフォーム製品の両方で利用できるようになった。