Supabase pgvector Embeddings 管道与函数部署

引言基于 pgvector 的向量检索可在 Postgres 内完成；通过 Edge Functions 构建向量化管道实现生成、写入与检索的统一。能力与管道（已验证）pgvector：在 Supabase 的 Postgres 中启用扩展，创建向量列与索引（HNSW/IVFFlat）以支持相似度查询。来源：Supabase Docs（pgvector）。Edge Functions：部署函数处理向量生成（调用外部接口或本地模型）、入库与检索响应。来源：Supabase Functions 文档。实践建议管道设计：分离“生成/写入/检索”职责；批量插入与定期重建索引；结合 RLS 与签名 URL 控制数据与文件访问。性能与稳定：为高并发场景启用缓存与连接代理；对外部生成接口设定速率与失败退避。参考链接（验证来源）Supabase Docs：pgvector 与向量数据存储：https://supabase.com/docs/guides/ai/pgvectorSupabase Docs：Edge Functions 指南：https://supabase.com/docs/guides/functions结语通过 pgvector + Edge Functions 的组合，可在 Supabase 上实现完整的向量检索管线；建议以索引与安全策略保障性能与合规。