先说清楚它是什么：pgvector 属于「搜索与知识库」方向的开源项目，PostgreSQL 的向量检索扩展。

当同一类任务每天重复出现时，就值得考虑把它接进自动化流程。

适合自动化的任务特征

  • 输入格式固定（同一种表单、文件或消息）
  • 判断规则可以写清楚。
  • 出错时可以被发现并人工补救。
  • 频率足够高，值得投入配置时间。

接入方式

pgvector 属于开源项目，通常可以直接在代码或自动化平台中调用。下面是通用的调用结构示意（字段名以官方文档为准）：

触发：新文件 / 新消息 / 定时
→ 预处理：去除敏感字段，截断过长内容
→ 调用：发送任务说明 + 材料，设置超时与重试
→ 校验：检查输出格式与必填字段
→ 分流：合格的写入目标系统，不合格的进入人工队列
→ 记录：保存请求编号、耗时与费用

示例：自动化里的核心指令

带来源的快速调研

输入：一个需要事实支撑的问题。

请回答【问题】，每个关键结论后标注来源链接；如果不同来源说法不一，请分别列出；最后给出你认为最可靠的来源及原因。

交付前确认：关键结论都有可点击来源。

上线前的风控

  • 对外发送的内容一律先进入人工审核。
  • 设置每日调用上限和费用告警。
  • 保留原始输入，便于出错时追溯。
  • 每周抽查一批自动处理结果。

延伸练习

资料卡片整理

准备材料：搜索得到的十几篇资料。

把这些资料整理成卡片：每张卡片包括一句话结论、关键数据、来源和可信度评价，最后按主题分组。

检查点：每张卡片都有来源。

构建问答测试集

适用情况：手头有一份产品手册时。

根据手册编写 20 个用户可能问的问题及标准答案，标注答案所在章节，用来评估知识库检索效果。

检查点：每个答案都能在手册中找到。

检索效果对比

适用情况：手头有同一批问题和两种检索配置时。

用同一批测试问题分别跑关键词检索、向量检索和混合检索，记录前 5 条结果中正确段落的命中情况。

检查点：对比用同一批问题。

常见问题：中文检索效果差

选择对中文支持好的嵌入模型，并为专有名词建立同义词。

常见问题：表格内容检索不到

换用能保留表格结构的解析工具，或单独把表格转成文本描述。

常见问题：搜索结果过时

限定时间范围，或在提问中注明需要最新信息并核对发布日期。

概念补充：RAG（检索增强生成）

先检索相关资料再让模型作答，降低胡编概率。

概念补充：重排序（Rerank）

对初步检索结果再次打分排序，提升相关性。

适合人群：客服人员

客服人员可以用 pgvector 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意：不得以 AI 名义做出政策外承诺，涉及隐私的问题按流程处理。

适合人群：咨询顾问

咨询顾问可以用 pgvector 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意：客户机密遵守保密协议，研究结论注明来源。

使用提醒

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 pgvector 的数据处理条款，再决定能否使用。

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

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