Search semantically with pgvector - Make PostgreSQL your vector database
CODE PREVIEW
Prompt
Build a minimal semantic search demo using PostgreSQL pgvector extension. Include a small dataset (e.g., movie descriptions), generate embeddings with a free API (or mock), store and query by cosine similarity. Use Node.js and express for backend, and a simple HTML/JS frontend.
pgvector は PostgreSQL にベクトル類似検索をもたらし、セマンティック検索・レコメンド・RAG を追加インフラなしで実現します。このデモでは映画の説明文をモック埋め込み（実際は OpenAI/Cohere 等に置換）してコサイン類似度で検索。フロントエンドはすぐに結果を表示。本番では vector(1536) で格納し、IVFFlat や HNSW インデックスで高速化します。
Prompt Overview
pgvector brings vector similarity search to PostgreSQL, enabling semantic search, recommendations, and RAG without extra infrastructure. In this demo, we embed movie descriptions using a mock method (replace with OpenAI, Cohere, etc.) and query by cosine similarity. The frontend shows results instantly. For production, store embeddings as vector(1536) and index with IVFFlat or HNSW for speed.
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