Postgres pgvector搜索嵌入向量报错：无法适配ndarray类型

错误原因：SentenceTransformer.encode()返回的是numpy ndarray类型，psycopg默认不支持将该类型直接转换为PostgreSQL的vector类型。

解决方案 #

方案一：将ndarray转为Python列表 #

直接把向量数组转换成列表传入SQL，pgvector会自动识别为vector类型：

conn = psycopg.connect(autocommit=True)
model = SentenceTransformer('multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1')
embedding = model.encode(query)
# 将ndarray转为列表
results = conn.execute("SELECT * FROM search ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 5", (embedding.tolist(),))
for result in results:
    print(result)

注：如果你的embedding列已经定义为vector(384)，无需再用::vector(384)做类型转换。

方案二：使用pgvector官方适配器 #

通过pgvector提供的psycopg适配器，直接支持ndarray类型传入：

1. 安装pgvector包：

pip install pgvector

2. 修改代码注册适配器：

import psycopg
from pgvector.psycopg import register_vector
from sentence_transformers import SentenceTransformer

conn = psycopg.connect(autocommit=True)
register_vector(conn)  # 注册适配器，让psycopg能识别ndarray

model = SentenceTransformer('multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1')
embedding = model.encode(query)
# 直接传入ndarray即可
results = conn.execute("SELECT * FROM search ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 5", (embedding,))
for result in results:
    print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vincent Claes