Compétences vector-database-engineer
🔍

vector-database-engineer

Sûr

Construire des systèmes de recherche vectorielle évolutifs

Implémenter des bases de données vectorielles prêtes pour la production et la recherche sémantique. Cette compétence fournit des conseils experts sur les stratégies d'embedding, l'optimisation des index et l'architecture RAG pour les applications IA modernes.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
1

Télécharger le ZIP du skill

2

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

3

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "vector-database-engineer". Comment dois-je fragmenter des PDF de 500 pages pour la recherche sémantique ?

Résultat attendu:

Utilisez la division récursive de caractères avec des fragments de 1000-1500 caractères et un chevauchement de 200 caractères. Cela préserve le contexte tout en maintenant la cohérence sémantique. Pour les documents techniques, considerrez une fragmentation consciente de la structure qui respecte les limites de section.

Utilisation de "vector-database-engineer". Comparer Pinecone vs Weaviate pour la production

Résultat attendu:

Pinecone offre une évolutivité gérée avec zero operational overhead mais présente un lock-in fournisseur. Weaviate fournit une flexibilité auto-hébergée avec recherche hybride intégrée mais nécessite une gestion de l'infrastructure. Choisissez Pinecone pour le développement rapide, Weaviate pour le contrôle des coûts à l'échelle.

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/25/2026

All static analysis findings are false positives. The skill contains only documentation text with no executable code, network requests, or security risks. The 'external_commands' flag was triggered by the word 'open' in a documentation sentence, not actual command execution. This is a legitimate educational skill about vector database engineering.

1
Fichiers analysés
63
Lignes analysées
0
résultats
1
Total des audits
Aucun problème de sécurité trouvé
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
85
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Construire une base de connaissances RAG

Concevoir la recherche sémantique sur la documentation pour les réponses aux questions pilotées par l'IA

Implémenter un moteur de recommandation

Créer des recommandations de produits basées sur la similarité utilisant les embeddings vectoriels

Optimiser les performances de la recherche vectorielle

Ajuster les stratégies d'indexation et de fragmentation pour des millions de vecteurs

Essayez ces prompts

Sélectionner une base de données vectorielle 
Aidez-moi à choisir entre Pinecone, Weaviate et Qdrant pour un système de recherche de documents avec 1 million de vecteurs
Concevoir une stratégie d'embedding 
Concevoir un pipeline d'embedding pour la documentation technique. Recommander la taille de fragmentation, le chevauchement et la sélection du modèle
Configurer l'index HNSW 
Configurer les paramètres de l'index HNSW pour 90% de rappel avec une latence inférieure à 50 ms sur 5 millions de vecteurs
Implémenter la recherche hybride 
Implémenter la recherche hybride combinant la similarité vectorielle avec les filtres par mots-clés pour la recherche de produits

Bonnes pratiques

  • Testez toujours les modèles d'embedding sur votre domaine spécifique avant le déploiement en production
  • Commencez par des stratégies de fragmentation simples avant d'optimiser pour des structures documentaires complexes
  • Surveillez la dérive des vecteurs et planifiez des cycles de ré-embedding périodiques
  • Utilisez le filtrage par métadonnées pour réduire l'espace de recherche avant les requêtes vectorielles

Éviter

  • Utiliser des dimensions d'embedding plus grandes sans tester si des modèles plus petits fonctionnent pour votre cas d'utilisation
  • Fragmenter les documents sans chevauchement, perdant le contexte entre les segments
  • Sauter les tests de rappel et ne mesurer que la latence
  • Stocker les embeddings sans leur texte source ou leurs références de métadonnées

Foire aux questions

Quelle est la différence entre l'indexation HNSW et IVF ?
HNSW (Hierarchical Navigable Small World) fournit des requêtes plus rapides avec une utilisation mémoire plus élevée. IVF (Inverted File) utilise moins de mémoire mais a une vitesse de requête plus lente. Utilisez HNSW pour les applications en temps réel, IVF pour les déploiements à grande échelle sensibles aux coûts.
Comment choisir les dimensions d'embedding ?
Des dimensions plus élevées (1536) capturent plus de nuances sémantiques mais augmentent le stockage et la latence. Commencez par 384-768 dimensions pour la plupart des cas d'utilisation. Utilisez 1536 uniquement si vous avez des relations sémantiques complexes et un budget d'infrastructure suffisant.
Dois-je utiliser le pré-filtrage ou le post-filtrage pour les métadonnées ?
Le pré-filtrage réduit l'espace de recherche et améliore les performances mais peut manquer des résultats pertinents. Le post-filtrage assure le rappel mais gaspille du calcul sur les résultats filtrés. Utilisez le pré-filtrage pour les contraintes strictes, le post-filtrage pour les préférences souples.
Quelle base de données vectorielle dois-je utiliser ?
Pinecone pour la simplicité gérée, Weaviate pour les fonctionnalités de recherche hybride, Qdrant pour les performances et le filtrage, pgvector si vous utilisez déjà PostgreSQL. Choisissez en fonction de l'expertise de votre équipe et de vos préférences d'infrastructure.
Comment gérer la dérive des embeddings ?
La dérive des embeddings se produit lorsque la distribution de vos données change au fil du temps. Surveillez les métriques de qualité de recherche mensuellement et planifiez un ré-embedding trimestriel pour les applications critiques. Utilisez les tests A/B pour comparer les anciens et nouveaux embeddings avant une migration complète.
Puis-je utiliser cette compétence pour interroger directement ma base de données vectorielle ?
Non, cette compétence fournit des conseils et de la génération de code pour l'architecture et l'optimisation des bases de données vectorielles. Elle n'exécute pas de requêtes ou ne se connecte pas directement à votre base de données. Vous devez implémenter le code suggéré dans votre application.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/vector-database-engineer

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md