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Postgres中的Elasticsearch混合搜索（BM25 + 向量 + RRF）
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
Elasticsearch结合BM25和向量搜索实现混合搜索，而Postgres也支持这些功能，简化了数据管理，消除了同步问题，提高了搜索效率。
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关键要点
- 搜索问题复杂，用户查询方式多样，既有关键词搜索也有语义搜索。
- 文档内容同样多样，既有具体术语也有概念性内容。
- 单一搜索方法无法覆盖所有情况，需要结合关键词搜索和向量搜索。
- Elasticsearch通过BM25和向量嵌入实现混合搜索，并使用RRF合并结果。
- 使用Elasticsearch需要建立数据管道，管理多个系统，增加了复杂性。
- Postgres现在支持BM25、向量搜索和RRF，简化了搜索过程。
- pgai消除了嵌入管道，自动同步数据变化和嵌入更新。
- RRF通过排名位置合并搜索结果，避免了不同评分尺度的问题。
- 在Postgres中实现混合搜索需要启用相关扩展和创建索引。
- 可以通过函数封装混合搜索，简化应用代码。
- 支持加权混合搜索，可以根据需求调整关键词和语义的权重。
- pgai自动生成嵌入，实时更新，消除了同步作业的需求。
- Postgres能够原生支持混合搜索，简化了基础设施需求。
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