Создавайте и сохраняйте векторные вложения с помощью Ollama и pgvector. Используйте, когда вас просят «создать внедрения», «внедрить документы», «сохранить векторы», «создать внедрения документов» или при реализации фазы приема конвейеров RAG.
Быстро установите AI-навык pgvector-embeddings в вашу среду разработки через командную строку
Источник: constructive-io/constructive-skills.
Generate vector embeddings using Ollama and store them in PostgreSQL with pgvector. This skill covers the ingestion phase of RAG pipelines.
The nomic-embed-text model provides 768-dimensional embeddings with good quality and performance:
| nomic-embed-text | 768 | Fast | Good | | mxbai-embed-large | 1024 | Medium | Better | | all-minilm | 384 | Very Fast | Acceptable |
Создавайте и сохраняйте векторные вложения с помощью Ollama и pgvector. Используйте, когда вас просят «создать внедрения», «внедрить документы», «сохранить векторы», «создать внедрения документов» или при реализации фазы приема конвейеров RAG. Источник: constructive-io/constructive-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/constructive-io/constructive-skills --skill pgvector-embeddingsСоздавайте и сохраняйте векторные вложения с помощью Ollama и pgvector. Используйте, когда вас просят «создать внедрения», «внедрить документы», «сохранить векторы», «создать внедрения документов» или при реализации фазы приема конвейеров RAG. Источник: constructive-io/constructive-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/constructive-io/constructive-skills --skill pgvector-embeddings После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/constructive-io/constructive-skills