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嵌入與搜尋（RAG）

用來逐步建構檢索增強生成（RAG）的工具。將文件切分成區塊，比較嵌入，儲存到 PostgreSQL 的 pgvector 並進行搜尋，建立只依據來源作答的提示詞，並檢查回答中的引用是否與來源相符。

依使用順序排列的工具

用 pgvector 在 PostgreSQL 中儲存並搜尋 Ollama 的 embeddingNEW
用 pgvector 把 Ollama 的 embedding 存進 PostgreSQL，以 HNSW 或 IVFFlat 搜尋，再把結果傳給 /api/chat，讓回答引用它的來源。
發布: 2026-11-04可使用的工具: pgvector SQL Builder, Embeddings to pgvector INSERT, RAG Prompt Builder, RAG Citation Checker
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用 Ollama 產生 embedding：搜尋與 RAG 的基礎NEW
用 Ollama 的 /api/embed 產生 embedding：模型與大小、truncate 與 dimensions、單位長度向量與餘弦相似度，依官方文件說明。
發布: 2026-11-04可使用的工具: RAG Text Chunker, Embedding Similarity Calculator
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