Prisma pgvector 与向量检索集成建议

引言pgvector 将向量检索能力带入 Postgres；结合 Prisma Client 可在同一数据层实现结构化与语义检索的统一。集成与建模（已验证）Postgres 扩展：安装与启用 `pgvector`，创建向量列并建立合适的索引（如 HNSW/IVFFlat）。来源：Supabase 文档与 Postgres 扩展介绍。Prisma 集成：在 Prisma schema 中定义向量列并通过 Client 进行写入与相似度查询；结合 embeddings 服务生成向量。来源：社区实践与 Prisma 文档。性能与实践建议索引与维度：根据向量维度与数据规模选择索引类型与参数；批量插入与离线构建索引提升写入性能。一致性与扩展：为高并发场景启用连接代理（Accelerate/Data Proxy）；在查询层做阈值与并发控制。参考链接（验证来源）Supabase Docs：pgvector 与向量数据存储：https://supabase.com/docs/guides/ai/pgvectorPostgres 扩展：pgvector 官方仓库与说明：https://github.com/pgvector/pgvector结语通过 pgvector 与 Prisma 的组合，可在 Postgres 中实现统一的数据与向量检索；建议以索引与代理层优化保障性能与稳定性。