实战优化：基于 pgvector 的向量存储与检索效率提升全攻略在大模型应用落地进程中，语义检索的核心痛点集中于「向量存储体积大、计算效率低、精度易损失」三大核心问题。本文以企业级大文件（如万字文档、PDF）语义检索场景为实战案例，从 pgvector字段设计、大文件分割策略、向量精度优化、数据库表结构设计四个核心维度，系统拆解如何在不损失计算精度的前提下，同步实现存储空间压缩> 30%+、检索效率提升 5 倍+的优化路径。文中所有方案均配套可直接落地的代码示例与真实测试数据，无缝适配生产环境部署需求。