<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Pgvector on BenzHub</title><link>https://benzhub.github.io/tags/pgvector/</link><description>Recent content in Pgvector on BenzHub</description><generator>Hugo</generator><language>zh-TW</language><lastBuildDate>Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://benzhub.github.io/tags/pgvector/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>pgvector 向量搜尋：從 Embedding 到 RAG 的完整實戰 | PostgreSQL</title><link>https://benzhub.github.io/post/postgresql/043-pgvector/</link><pubDate>Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://benzhub.github.io/post/postgresql/043-pgvector/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;pgvector&lt;/strong&gt; 是 &lt;strong&gt;PostgreSQL&lt;/strong&gt; 最受歡迎的向量搜尋擴展，讓你可以在關聯式資料庫中直接儲存、索引並查詢高維度 &lt;strong&gt;Embedding&lt;/strong&gt; 向量。無論是建構 &lt;strong&gt;RAG&lt;/strong&gt; 知識庫、語意搜尋引擎還是推薦系統，&lt;strong&gt;pgvector&lt;/strong&gt; 都能讓你用熟悉的 &lt;strong&gt;SQL&lt;/strong&gt; 完成所有操作，不需要另外維護一套專用向量資料庫。本文從原理到實戰，帶你掌握 &lt;strong&gt;pgvector&lt;/strong&gt; 的完整使用方式。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;</description></item></channel></rss>