pgvector 向量入門：在 Postgres 存 embedding | Supabase 完整教學

Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 +0000

從這一篇開始，我們正式踏進 Supabase 的 AI 與向量 領域。核心主角是 pgvector——一個讓 Postgres 學會儲存與比對「向量（vector）」的擴充功能。你會先搞懂什麼是 embedding（把一段文字變成一串數字，讓「語意」變得可以計算）、如何用 create extension vector 啟用它、用 vector(1536) 這種欄位把 embedding 存進資料表，再用三個距離運算子（<-> L2、<=> cosine、<#> 內積）找出「意思最接近」的資料。這是 AI/向量段 的第一篇，替之後的向量搜尋與 RAG 打好地基。

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