用途：面向向量数据库选型、嵌入策略与语义检索实现，适用于构建 RAG、文档语义搜索、推荐引擎及图像/音频相似度搜索，也可用于优化向量检索延迟与召回率、将向量规模扩展到百万级。
主要能力：向量数据库选型与架构设计；嵌入模型选择与优化；索引配置（HNSW、IVF、PQ）；混合检索（向量+关键词）；文档分块策略；元数据过滤与前/后过滤；性能调优与扩展。
使用方式：建议流程为分析数据特征与查询模式，选择合适嵌入模型，设计分块与预处理管道，确定向量数据库与索引类型，配置元数据过滤模式，按需实现混合检索，权衡延迟与召回进行优化，并建立监控与重建索引策略。该技能主张主动用于向量搜索实现、嵌入优化或语义检索系统。
最佳实践：依据用例选择嵌入维度（384-1536）；实现带重叠的合理分块；用元数据过滤缩小搜索空间；监控嵌入漂移；规划索引重建；缓存高频查询；测试召回与延迟的权衡。
限制：官方资料说明，与向量数据库工程无关的任务，或需要此范围之外的其它领域或工具时，不应使用该技能。使用前应明确目标、约束与所需输入，并验证结果。资料未提供安装命令、具体代码、定价与平台支持等细节。