TI
pgvector-semantic-search
Настройка семантического поиска и RAG с помощью pgvector в PostgreSQL. Подходит для хранения эмбеддингов, создания индексов HNSW/IVFFlat и оптимизации производительности векторных запросов.
Что делает навык
Настройка семантического поиска и RAG с использованием pgvector в PostgreSQL для хранения эмбеддингов и быстрого поиска по смыслу. Позволяет масштабировать запросы к миллионам строк без выхода за пределы базы данных, используя индексы приближенного поиска ближайших соседей (ANN).
Когда применять
- Хранение текстовых данных вместе с их векторными представлениями (эмбеддингами) в PostgreSQL.
- Создание индексов HNSW для оптимизации производительности векторных запросов.
- Настройка параметров точности (recall) и скорости поиска через hnsw.ef_search.
- Выполнение запросов к семантическому поиску с использованием косинусного расстояния.
Как работает
- Убедиться, что установлен pgvector версии 0.8.0 или выше.
- Создать столбец для эмбеддингов с типом halfvec(N), где N соответствует размерности модели.
- Настроить индекс HNSW с параметрами m=16 и ef_construction=64, используя halfvec_cosine_ops.
- Установить параметр точности запроса SET hnsw.ef_search = 100.
- Выполнять запросы с сортировкой по косинусному расстоянию: ORDER BY embedding <=> $1::halfvec(N) LIMIT k.
Примеры запросов агенту
Как настроить pgvector для семантического поиска с использованием halfvec?
Какие параметры HNSW индекса рекомендуются для оптимизации векторных запросов?
Пример SQL-запроса для поиска ближайших соседей в pgvector с косинусным расстоянием.
Что понадобится
- PostgreSQL с установленным расширением pgvector версии 0.8.0+
Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 10.10.2026.
Как подключить
1Скачать навык
# возьмите папку навыка «pgvector-semantic-search» из репозитория:
# https://github.com/timescale/pg-aiguide
2Положить папку с
SKILL.md к навыкам ассистента# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills:
cp -r pgvector-semantic-search/ ~/.claude/skills/pgvector-semantic-search/
Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.