RAG 系统实践 数据到检索再到生成
覆盖从数据准备、嵌入建索引、检索到生成的完整实践路径，并给出参数选择与验证方法以提升效果稳定性。
检索
Postgres全文检索：tsvector/tsquery与排名治理
使用内置全文检索构建文本搜索，规范向量与查询与排名，提升相关性与性能。
RedisJSON与RediSearch全文检索治理
使用 RedisJSON 存储文档并通过 RediSearch 建索引与查询，规范字段与分词策略，构建高效检索能力。
向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理
对比主流向量存储与索引（HNSW/IVF/Flat），结合内存占用与一致性需求，进行合理选型与治理。
Elasticsearch混合检索：BM25与向量结合策略
结合 BM25 与向量检索构建混合检索策略，统一召回与相关性，提升搜索质量与鲁棒性。
Embeddings维度与量化：召回、延迟与成本权衡
分析向量维度与量化对检索质量与性能的影响，结合索引与硬件资源进行权衡与调优。
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
