ベクトル検索をpgvectorで！PostgreSQLのままAI検索
CODE PREVIEW
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プロンプト
PostgreSQLのpgvector拡張を使ったセマンティック検索の最小デモ。小さなデータセット（例：映画の説明文）を用意し、無料API（またはモック）で埋め込みを生成、保存、コサイン類似度で検索する。バックエンドはNode.js＋express、フロントエンドはシンプルなHTML/JS。
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。
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