准备环境：装好 Ollama 和数据库

在开始之前，你需要先安装两个工具：

• Ollama：一个让你在本地电脑上运行 AI 模型的工具，免费、无需联网。去 ollama.com 下载安装。
• Supabase（或其他支持向量的数据库）：用来存向量数据。你可以用 Supabase 的免费套餐，或者用 PostgreSQL + pgvector 插件。

装好 Ollama 后，在终端运行 ollama pull nomic-embed-text 下载嵌入模型。嵌入模型的作用是把文字变成一串数字（向量），方便计算机做相似度比较。

安装步骤：改数据库、换模型、重算向量

1. 改数据库列：原来用的是 OpenAI 的嵌入，维度是 1536。现在要改成 768 维。在 Supabase 里执行 SQL：ALTER TABLE your_table ADD COLUMN embedding_new vector(768); 注意，旧列不要马上删，留着做备份。
2. 清空旧数据：把旧向量清掉，避免新老数据混在一起。可以新建一个表，或者把旧数据移到另一个表。
3. 重算向量：写一个脚本，遍历所有笔记（比如 1605 条笔记，切分成 5383 个块），对每个块调用 Ollama 的 nomic-embed-text 模型，生成 768 维的向量，存入新列。
4. 重建索引：为了让搜索更快，需要为新的向量列创建 HNSW 索引。在 Supabase 里执行：CREATE INDEX ON your_table USING hnsw (embedding_new vector_cosine_ops);
5. 改查询代码：搜索时，查询也要用同样的模型生成 768 维向量，然后去新列里找相似结果。

常见坑提醒：一定要保证“入库用的模型”和“搜索时用的模型”是同一个，否则向量空间不一致，搜出来的结果不准。

验证是否成功：跑几个已知查询

改完后，用几个你知道答案的问题来测试。比如：

• 查询“AgentGuard”，期望返回对应的笔记，相似度在 0.69 左右。
• 查询“Raspberry Pi researcher”，期望返回部署说明，相似度 0.67。

如果每个查询都能把最相关的文档排第一，说明迁移成功。如果结果不对，检查维度是否一致，或者索引是否建好。

下一步可以做什么

你现在已经跑通了本地向量搜索，接下来可以：

• 把搜索集成到你的聊天机器人里，让它能根据笔记回答问题。
• 换其他嵌入模型（比如 BGE 或 E5），但记住每次换模型都要重新算向量。
• 用 RAG（检索增强生成）技术，让 AI 回答更准确。