在PostgreSQL中使用BM25算法提升AI应用的相关性
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内容提要
Tiger Data（前称Timescale）开源了pg_textsearch，这是一个基于BM25算法的PostgreSQL文本搜索扩展，旨在提升搜索相关性和性能，特别适用于AI应用。创始人Mike Freedman指出，开发者需要更好的搜索工具以满足AI搜索需求。pg_textsearch结合了关键词搜索和向量搜索，提升了搜索效率。
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关键要点
- Tiger Data（前称Timescale）开源了pg_textsearch，这是一个基于BM25算法的PostgreSQL文本搜索扩展。
- pg_textsearch旨在提升搜索相关性和性能，特别适用于AI应用。
- 创始人Mike Freedman表示，开发者需要更好的搜索工具以满足AI搜索需求。
- pg_textsearch结合了关键词搜索和向量搜索，提升了搜索效率。
- BM25算法被用于信息检索系统中，以提高相关性排名。
- pg_textsearch支持PostgreSQL 17和18，并通过设置内存大小和分数阈值来提高性能。
- 与pg_vector和pg_vectorscale结合使用，可以通过单个SQL查询实现关键词搜索和向量搜索的结合。
- 开发团队在几个月的规划后于十月开始开发pg_textsearch，并在十二月发布了开源预览版。
- Freedman指出，Postgres已成为几乎所有开发者的首选数据库，AI的兴起促使他们重新思考数据架构的简化。
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