Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

pgvector(pgvector 数据库)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

pgvector 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 61,129。

总安装 356周安装 15GitHub Stars 14下载 125核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:pgvector(pgvector 数据库)
来源仓库:https://github.com/itechmeat/llm-code
仓库路径:skills/pgvector
安装命令:
npx skills add https://github.com/itechmeat/llm-code --skill pgvector
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/itechmeat/llm-code --skill pgvector

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

pgvector 用于搭建和维护带检索增强的 RAG 工作流,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中进行知识库问答和向量检索。适用于知识库管理、向量数据库维护和事实核查工作。通过数据接入、Embedding 处理和召回参数调整来完成 RAG 任务。

安装命令:npx skills add https://github.com/itechmeat/llm-code --skill pgvector 建议确认数据来源、更新频率和召回阈值,避免包装未命中内容为确定事实

来源仓库内路径:skills/pgvector

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/itechmeat/llm-code --skill pgvector;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

pgvector 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/itechmeat/llm-code --skill pgvector。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

pgvector 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

pgvector 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

pgvector 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

pgvector 用的人多吗?

公开数据是累计安装 356 次,近一周安装 15 次,下载 125 次,GitHub 14 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

pgvector 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
pgvector

pgvector 数据库 · 本页

35614需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

pgvector

PostgreSQL extension for storing vectors and running exact/approximate nearest-neighbor search in SQL.

Quick Navigation

  • Installation: references/installation.md
  • Core concepts and SQL recipes: references/core.md
  • Indexing (HNSW / IVFFlat) and tuning: references/indexing.md
  • Filtering, iterative scans, and performance: references/performance-and-filtering.md
  • Types and functions reference (vector/halfvec/bit/sparsevec): references/types-and-functions.md
  • Troubleshooting: references/troubleshooting.md
  • Client libraries (priority):

- Python: references/python.md - Go: references/go.md - Node (JS/TS): references/node.md - Java: references/java.md - Swift: references/swift.md

When to Use

  • You need vector similarity search inside Postgres (keep vectors with relational data).
  • You want SQL-native ANN indexes (HNSW or IVFFlat) with tunable recall/speed.
  • You want consistent patterns to store/query embeddings across multiple application languages.

Quick Start (already installed)

Prerequisite: pgvector is installed on the Postgres server. See: references/installation.md.

Enable per database and run a first query:

CREATE EXTENSION vector;

CREATE TABLE items (id bigserial PRIMARY KEY, embedding vector(3));
INSERT INTO items (embedding) VALUES ('[1,2,3]'), ('[4,5,6]');

SELECT * FROM items ORDER BY embedding <-> '[3,1,2]' LIMIT 5;

Choosing distance operators

  • L2 (Euclidean): use <->
  • Inner product: use <#> (note: returns negative inner product)
  • Cosine distance: use <=>
  • L1: use <+>
  • Binary vectors: Hamming <~> / Jaccard <%>

Indexing rules of thumb

  • Exact search: no pgvector index; may use parallel scan on large tables.
  • ANN search:

- Prefer HNSW for better speed/recall, higher build time/memory. - Use IVFFlat when you need faster builds/lower memory.

  • Create one index per distance function/operator class you plan to use.

Critical Prohibitions / Gotchas

  • Approximate indexes can change results (recall vs speed).
  • Index usage typically requires ORDER BY <distance-op>... LIMIT....
  • <#> returns negative inner product; multiply by -1 to get the actual value.
  • NULL vectors are not indexed; for cosine distance, zero vectors are not indexed.

Links

- Python: https://github.com/pgvector/pgvector-python - Go: https://github.com/pgvector/pgvector-go - Node: https://github.com/pgvector/pgvector-node - Java: https://github.com/pgvector/pgvector-java - Swift: https://github.com/pgvector/pgvector-swift

平台分布

Codex

34.08%
按下载量换算43

Claude

29.37%
按下载量换算37

Cursor

20.64%
按下载量换算26

Gemini CLI

9.82%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills