postgres-semantic-search
✓PostgreSQL-basierte semantische und hybride Suche mit pgvector und ParadeDB. Verwendung bei der Implementierung von Vektorsuche, semantischer Suche, Hybridsuche, oder Volltextsuche in PostgreSQL. Behandelt die Einrichtung und Indizierung von pgvector (HNSW, IVFFlat), Hybridsuche (FTS + BM25 + RRF), ParadeDB as Elasticsearch-Alternative und Neubewertung mit Cohere/Cross-Encodern. Unterstützt die Typen vector(1536) und halfvec(3072) für OpenAI-Einbettungen. Auslöser: pgvector, Vektorsuche, semantische Suche, Hybridsuche, Einbettungssuche, PostgreSQL RAG, BM25, RRF, HNSW-Index, Ähnlichkeitssuche, ParadeDB, pg_search, Reranking, Cohere Reranking
Installation
SKILL.md
| | Cosine | Text embeddings (default) | | | L2/Euclidean | Image embeddings | | | Inner product | Normalized vectors |
| Cohere Rerank v4.0-fast | 150ms | Excellent | $0.001/query | | Cohere Rerank v4.0-pro | 300ms | Best | $0.002/query | | Zerank 2 | 100ms | Best | API cost | | Voyage Rerank 2.5 | 100ms | Excellent | API cost | | Cross-encoder (local) | 500ms | Very Good | Compute |
| Index not used | < 10k rows or planner choice | Normal for small tables, check with EXPLAIN | | Slow first query (30-60s) | HNSW cold-start | SELECT pgprewarm('idxname') or preload query | | Poor recall | Low efsearch | SET hnsw.efsearch = 100 or higher | | FTS returns nothing | Wrong language config | Use 'simple' for mixed/unknown languages |
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/laguagu/claude-code-nextjs-skills --skill postgres-semantic-search- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist postgres-semantic-search?
PostgreSQL-basierte semantische und hybride Suche mit pgvector und ParadeDB. Verwendung bei der Implementierung von Vektorsuche, semantischer Suche, Hybridsuche, oder Volltextsuche in PostgreSQL. Behandelt die Einrichtung und Indizierung von pgvector (HNSW, IVFFlat), Hybridsuche (FTS + BM25 + RRF), ParadeDB as Elasticsearch-Alternative und Neubewertung mit Cohere/Cross-Encodern. Unterstützt die Typen vector(1536) und halfvec(3072) für OpenAI-Einbettungen. Auslöser: pgvector, Vektorsuche, semantische Suche, Hybridsuche, Einbettungssuche, PostgreSQL RAG, BM25, RRF, HNSW-Index, Ähnlichkeitssuche, ParadeDB, pg_search, Reranking, Cohere Reranking Quelle: laguagu/claude-code-nextjs-skills.
Wie installiere ich postgres-semantic-search?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/laguagu/claude-code-nextjs-skills --skill postgres-semantic-search Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/laguagu/claude-code-nextjs-skills
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01