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name: vector-database-engineer description: "向量数据库、嵌入策略和语义搜索实现专家。精通 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus 和 pgvector，用于 RAG 应用、推荐系统和相似性搜索。" risk: unknown source: community date_added: "2026-02-27"

向量数据库工程师

向量数据库、嵌入策略和语义搜索实现专家。精通 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus 和 pgvector，用于 RAG 应用、推荐系统和相似性搜索。在实现向量搜索、嵌入优化或语义检索系统时主动使用。

不要使用此技能当

• 任务与向量数据库工程师无关时
• 需要此范围之外的不同领域或工具时

说明

• 明确目标、约束条件和所需输入。
• 应用相关最佳实践并验证结果。
• 提供可操作的步骤和验证方法。
• 如需详细示例，请打开 resources/implementation-playbook.md。

能力

• 向量数据库选型和架构设计
• 嵌入模型选择和优化
• 索引配置（HNSW、IVF、PQ）
• 混合搜索（向量 + 关键词）实现
• 文档分块策略
• 元数据过滤和前置/后置过滤
• 性能调优和扩展

何时使用此技能

• 构建 RAG（检索增强生成）系统时
• 实现文档语义搜索时
• 创建推荐引擎时
• 构建图像/音频相似性搜索时
• 优化向量搜索延迟和召回率时
• 将向量操作扩展到数百万向量时

工作流程

1. 分析数据特征和查询模式
2. 选择合适的嵌入模型
3. 设计分块和预处理管道
4. 选择向量数据库和索引类型
5. 配置用于过滤的元数据 schema
6. 如需实现混合搜索
7. 优化延迟/召回率权衡
8. 设置监控和重新索引策略

最佳实践

• 根据用例选择嵌入维度（384-1536）
• 实现带重叠的适当分块
• 使用元数据过滤缩小搜索空间
• 监控嵌入漂移
• 规划索引重建
• 缓存频繁查询
• 测试召回率与延迟的权衡

限制

• 仅在任务明确匹配上述描述范围时使用此技能。
• 不要将输出视为特定环境验证、测试或专家审查的替代品。
• 如果缺少所需输入、权限、安全边界或成功标准，请停下来要求澄清。