向量数据库：PGVector 为AI知识库做准备
PGVector 介绍
PGVector 是一个基于 PostgreSQL 的扩展插件，为用户提供了一套强大的向量存储和查询的功能(为以后AI知识库做准备)：
1.安装PGsql数据库，保证数据库的环境变量正常；
2.下载插件：git clone --branch v0.7.0 https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd pgvector
make && make install
3.启用插件：可以用navcat 启用
并且查看是否引用语句如下：SELECT * FROM pg_extension;
4.安装完毕有后续：
备注怎么开启pg数据库远程访问：
postgresql安装完成后，不能远程访问，需要修改两个配置文件：
1.vim usr/local/pgsql/data/postgresql.conf
listen_addresses = '*' #前面的注释#去掉，并把'localhost'该为 *;
2.vim usr/local/pgsql/data/pg_hba.conf
在该配置文件的 host all all 127.0.0.1/32 trust 行下添加以下配置，或者直接修改该行
host all all 0.0.0.0/0 md5
如果限制某些ip的访问，可以将配置0.0.0.0设定为特定的IP值
host all all 192.168.56.0/24 md5
host all all 192.168.56.0/32 trust
说明： 允许网段 192.168.56.0 上的所有主机使用所有合法的数据库用户名访问数据库，并提供加密的密码验证。
数字24是子网掩码，表示允许192.168.56.0 到 192.168.56.255的计算机访问