在「搜索与知识库」类工具里，pgvector 的定位是：PostgreSQL 的向量检索扩展。

下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。

排查表

现象处理办法
答案引用了错误段落调整切分大小、加入重排序，并检查文档解析是否丢失标题。
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。
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。
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。
回答过于笼统要求逐条引用原文，并限定只回答文档中有依据的内容。

通用排查顺序

  1. 确认账号、额度和网络状态正常。
  2. 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
  3. 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
  4. 查看官方状态页或更新日志。
  5. 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。

用标准任务做对照测试

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。

验收标准：关键结论都有可点击来源。

补充练习

内部文档入库

输入：一批 PDF、Word 和网页。

把这些文档解析为干净的文本：保留标题层级和表格，去掉页眉页脚，按章节切分，每段附上原文件名和页码。

交付前确认：切分后的段落能回溯到页码。

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。

网页内容抓取

输入：一组需要定期关注的网页。

把这些网页转成 Markdown，去掉导航和广告，只保留正文、发布日期和作者；发布日期缺失时标注「未知」。

交付前确认：没有臆造发布日期。

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：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：回答过于笼统

要求逐条引用原文，并限定只回答文档中有依据的内容。

概念补充：引用溯源

回答附带原文出处，便于核对。

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：记者编辑

记者编辑可以用 pgvector 处理采访整理、资料核查等工作。需要注意：事实必须多源核实，不得用 AI 生成虚构引语，遵守所在机构的 AI 使用规范。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 pgvector 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 pgvector 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

使用提醒

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 pgvector 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

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。

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