pgvector 与 OpenAI Embedding 集成：搭建企业级 RAG 系统

系列导读

你现在看到的是《pgvector 实战：从零搭建 PostgreSQL 智能检索系统》的第7/10篇，当前这篇会重点解决：提供端到端的代码与部署方案，让读者快速构建一个可用的 RAG 应用。

上一篇回顾：第 6 篇《pgvector 高可用部署：生产环境下的 PostgreSQL 向量集群》主要聚焦 提供生产级部署 checklist 和常见故障处理，避免线上翻车。 下一篇预告：第 8 篇《pgvector 排错手册：常见错误、性能陷阱与调试技巧》会继续展开 收集真实用户踩过的坑，给出可操作的排查步骤，节省读者大量调试时间。

全系列安排

1. pgvector 入坑指南：为什么选择 PostgreSQL 做向量检索？
2. pgvector 核心原理：向量索引类型与距离度量深度解析
3. pgvector 建表与插入性能优化：从万级到百万级数据
4. pgvector 查询优化：如何写出高效的近似最近邻搜索 SQL？
5. pgvector 混合检索实战：向量+全文搜索的黄金组合
6. pgvector 高可用部署：生产环境下的 PostgreSQL 向量集群
7. pgvector 与 OpenAI Embedding 集成：搭建企业级 RAG 系统（本文）
8. pgvector 排错手册：常见错误、性能陷阱与调试技巧
9. pgvector 性能基准测试：与 Milvus、Qdrant 的对比分析
10. pgvector 进阶实战：自定义 Embedding 与多模态检索