postgres-semantic-search
✓Búsqueda semántica e híbrida basada en PostgreSQL con pgvector y ParadeDB. Úselo al implementar búsqueda vectorial, búsqueda semántica, búsqueda híbrida, o búsqueda de texto completo en PostgreSQL. Cubre la configuración e indexación de pgvector (HNSW, IVFFlat), búsqueda híbrida (FTS + BM25 + RRF), ParadeDB como Alternativa a Elasticsearch y reclasificación con Cohere/codificadores cruzados. Admite tipos vector(1536) y halfvec(3072) para incrustaciones de OpenAI. Activadores: pgvector, búsqueda vectorial, búsqueda semántica, búsqueda híbrida, búsqueda integrada, PostgreSQL RAG, BM25, RRF, índice HNSW, búsqueda de similitud, ParadeDB, pg_search, reclasificación, reclasificación Cohere
Instalación
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 |
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/laguagu/claude-code-nextjs-skills --skill postgres-semantic-search- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es postgres-semantic-search?
Búsqueda semántica e híbrida basada en PostgreSQL con pgvector y ParadeDB. Úselo al implementar búsqueda vectorial, búsqueda semántica, búsqueda híbrida, o búsqueda de texto completo en PostgreSQL. Cubre la configuración e indexación de pgvector (HNSW, IVFFlat), búsqueda híbrida (FTS + BM25 + RRF), ParadeDB como Alternativa a Elasticsearch y reclasificación con Cohere/codificadores cruzados. Admite tipos vector(1536) y halfvec(3072) para incrustaciones de OpenAI. Activadores: pgvector, búsqueda vectorial, búsqueda semántica, búsqueda híbrida, búsqueda integrada, PostgreSQL RAG, BM25, RRF, índice HNSW, búsqueda de similitud, ParadeDB, pg_search, reclasificación, reclasificación Cohere Fuente: laguagu/claude-code-nextjs-skills.
¿Cómo instalo postgres-semantic-search?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/laguagu/claude-code-nextjs-skills --skill postgres-semantic-search Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/laguagu/claude-code-nextjs-skills
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01