SQL+AI四种实用模式：pgvector、RAG、NL2SQL与Agent

PostgreSQL 与 AI 的界限正在消失。2025 年，你的 SQL 数据库可以直接存储向量、回答自然语言问题、驱动语义搜索，甚至作为 AI 代理的记忆层——无需额外引入专用向量数据库。这篇文章用可运行代码展示了四种实际模式。

- pgvector：在 PostgreSQL 中存储和查询向量嵌入，支持 HNSW 索引与混合过滤。
- RAG 管道：将数据库作为 LLM 知识库，检索相关片段后生成回答。
- NL2SQL：让用户用自然语言提问，LLM 自动转换成安全 SQL。
- AI Agents：自主代理可分析 Schema、执行多步查询并综合结果。

所有代码示例（含 Docker 配置、Schema 迁移和 LangChain 集成）已在 GitHub 开源。

GitHub

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