用途：该技能用于在 PostHog 中通过 HogQL 查询 document_embeddings 表，获取原始信号（signals）数据。信号是 PostHog 跨错误追踪、Web 分析、实验、会话回放等来源自动生成的简短自然语言观察，按 Signal Report 分组。当精选报告层不够用时，可用本技能做语义搜索、取某报告的全部信号、列出信号类型或临时分析。
主要能力：表别名为 document_embeddings，HogQL 自动限定当前团队，无需过滤 team_id。关键列包括 product（固定 'signals'）、document_type（固定 'signal'）、model_name（固定 'text-embedding-3-small-1536'）、document_id、timestamp、inserted_at、content、metadata（JSON 字符串）、embedding（1536 维向量）。可用 embedText(text, model_name) 在编译期生成向量，配合 cosineDistance() 做语义相似度排序；也可用 ILIKE 或 hasTokenCaseInsensitive 做全文检索。
必要用法：每条查询必须包含四个过滤条件：model_name = 'text-embedding-3-small-1536'、product = 'signals'、document_type = 'signal'、timestamp >= now() - INTERVAL 30 DAY。必须用 argMax(..., inserted_at) 按 document_id 分组去重，并在内层子查询中提取 metadata 字段（聚合后 JSON 点访问会失效）。metadata.deleted 为字符串，用 deleted != 'true'。embedText 参数必须是字符串字面量。查询不加分号，必须加 LIMIT（最大 500）。仅在需要相似度搜索时才选取 embedding 列。
适用场景：语义搜索信号、按 report_id 取全部信号、列出 source_product/source_type 类型、按来源取最近信号、关键词全文检索。
限制：表按周分区、TTL 三个月；无界扫描代价高，需加时间范围。缺失 model_name 过滤会报 Invalid model name。JSON 点访问值均为 Nullable(String)。不要将 argMax(timestamp, inserted_at) 别名为 timestamp 以免 WHERE 聚合错误。其余细节暂未提供。