pgvector

本文专为后端工程师设计，深入剖析检索增强生成（RAG）架构。我们将探讨向量数据库（如 pgvector）、索引与查询双管道设计、常见痛点及优化方案，帮助你快速构建企业级 AI 应用。

深入探讨为什么在 RAG 或语义搜索中，数据预处理和上游流程对质量的影响远超嵌入模型本身，并提供基于 pgvector 的实战优化指南。

深入探讨如何将传统的计算机视觉项目现代化，利用 PostgreSQL、Redis 发布/订阅以及高性能 LLM API 构建基于 Agent 的云原生研究助手。