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使用 TimescaleDB 的混合搜索：向量、关键词和时间过滤
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原文英文，约3600词，阅读约需13分钟。
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内容提要
向量数据库提升了语义搜索能力，但仅解决了检索问题的一部分。尽管向量嵌入能理解用户意图，但仍面临关键词精确度和时间相关性挑战。混合搜索结合了向量和文本搜索，但可能导致错误答案。时间过滤可确保获取最新信息，设计合适的架构和索引对高效混合搜索至关重要。
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关键要点
- 向量数据库提升了语义搜索能力，但仅解决了检索问题的一部分。
- 向量嵌入能理解用户意图，但面临关键词精确度和时间相关性挑战。
- 混合搜索结合了向量和文本搜索，但可能导致错误答案。
- 时间过滤确保获取最新信息，设计合适的架构和索引对高效混合搜索至关重要。
- 开发者期望混合搜索优于纯向量或文本搜索，但并非总是如此。
- 向量搜索无法准确区分技术术语，文本搜索则忽视同义词和上下文。
- 混合搜索通过互惠排名融合向量和文本结果，但在共识失败时无法纠正错误。
- 时间窗口搜索在排名前限制候选文档，确保只考虑最新内容。
- 设计混合搜索架构需要支持向量、文本和时间维度的模式。
- 索引类型包括向量相似性索引和全文搜索索引，以支持不同查询模式。
- 生产调优包括调整RRF权重、时间窗口选择和查询路由策略。
- 监控搜索日志以评估查询成功率和失败原因，优化搜索策略。
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