大模型
dev.to ·
@Abhishek tiwari
如何用 Node.js、TypeScript 和 Supabase 构建 768 维向量搜索引擎
文章介绍用 Node.js、TypeScript 与 Supabase 搭建向量搜索引擎的方法，用于解决向 LLM 提供大文档时 token 消耗高、上下文不相关的问题。检索流程为：摄取源文档、按段落切分为有意义的 chunk、保留标题与上下文元数据、生成 768 维 embedding、用 pgvector 存入 Supabase，再对用户查询做 embedding 并检索最相关段落。
AI推荐理由 给出基于 Node.js、TypeScript、Supabase pgvector 的 768 维向量检索实现路径，包含段落感知分块、保留标题与上下文元数据等具体工程决策，对构建 RAG 检索的开发者有直接参考价值；但为个人教程，未提供性能基准或对比数据。
68
正文
当前仅保存了标题或简介；并非所有来源都提供正文，可通过下方原文链接查看。