pgvector-similarity-search

Query vector embeddings using pgvector's similarity operators. This skill covers the retrieval phase of RAG pipelines.

| | Cosine distance | Most common, normalized vectors | | | Euclidean (L2) | When magnitude matters | | | Inner product | Dot product similarity |

Cosine distance is recommended for text embeddings as it measures angle between vectors, ignoring magnitude.

pgvector を使用して意味的類似性検索を実行します。 「類似ドキュメントの検索」、「関連コンテンツの検索」、「セマンティック検索」、「ベクトル検索」を要求される場合、または RAG パイプラインの取得フェーズを実装する場合に使用します。 ソース: constructive-io/constructive-skills。