vector-database-engineer
构建可扩展的向量搜索系统
实现生产就绪的向量数据库和语义搜索。本技能在嵌入策略、索引优化以及现代 AI 应用的 RAG 架构方面提供专业指导。
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正在使用“vector-database-engineer”。 如何为语义搜索分块 500 页的 PDF？
预期结果:
使用递归字符文本分割，1000-1500 字符的分块和 200 字符的重叠。这可以在保持语义连贯性的同时保留上下文。对于技术文档，考虑尊重章节边界的结构感知分块。
正在使用“vector-database-engineer”。 比较 Pinecone 和 Weaviate 的生产环境表现
预期结果:
Pinecone 提供托管的可扩展性，运营开销为零，但存在供应商锁定。Weaviate 提供自托管的灵活性和内置的混合搜索，但需要基础设施管理。选择 Pinecone 进行快速开发，选择 Weaviate 实现规模化成本控制。
安全审计
安全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.
质量评分
你能构建什么
构建 RAG 知识库
为文档设计语义搜索以实现 AI 驱动的问答
实现推荐引擎
使用向量嵌入创建基于相似性的产品推荐
优化向量搜索性能
针对数百万向量调优索引和分块策略
试试这些提示
帮助我在 Pinecone、Weaviate 和 Qdrant 之间为拥有 100 万向量的文档搜索系统做出选择
为技术文档设计嵌入流水线。推荐分块大小、重叠和模型选择
在 500 万向量上配置 HNSW 索引参数，实现 50ms 以下延迟的 90% 召回率
实现结合向量相似度和关键词过滤器的混合搜索用于产品搜索
最佳实践
- 在生产部署前始终在您的特定领域测试嵌入模型
- 在为复杂文档结构优化之前，先从简单的分块策略开始
- 监控向量漂移并规划定期的重新嵌入周期
- 使用元数据过滤在向量查询之前缩小搜索空间
避免
- 在未经测试的情况下使用更大的嵌入维度，而没有验证较小模型是否适用于您的用例
- 分块文档时不使用重叠，丢失片段之间的上下文
- 跳过召回率测试，仅测量延迟
- 存储嵌入时缺少源文本或元数据引用