pgvector 语义搜索落地页 AI 生成示例与提示词
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提示词
Create a landing page for a tutorial on building semantic search with pgvector in PostgreSQL. The page should be modern, clean, with a dark theme code block and a visual explanation of vector embeddings. Include a demo query form.
pgvectorを使えば、PostgreSQLにベクトル埋め込みを保存し、意味的な類似性に基づいて検索できます。キーワード一致に頼るのではなく、コサイン距離（<=>）やL2距離（<->）を使って文脈的に類似した文書を見つけられます。専用のベクトルデータベースを追加する必要はありません。
このチュートリアルでは、pgvectorのインストール、ベクトル列を持つテーブルの作成、OpenAIのtext-embedding-3-smallなどのモデルを使った埋め込み生成、類似性クエリの実行方法を学びます。また、パフォーマンスのためのインデックス（IVFFlat、HNSW）についても解説します。
提示词解读
使用pgvector，您可以将向量嵌入存储到PostgreSQL中，并基于语义相似性进行搜索。它不再依赖关键词匹配，而是通过余弦距离（<=>）或L2距离（<->）来查找上下文相似的文档。您无需额外添加专用的向量数据库。
在本教程中，您将学习如何安装pgvector、创建包含向量列的表、使用OpenAI的text-embedding-3-small等模型生成嵌入，以及执行相似性查询。此外，我们还会讲解用于提升性能的索引（IVFFlat、HNSW）。
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