Timescale Blog
·
在PostgreSQL中结合语义搜索与全文搜索（使用Cohere、Pgvector和Pgai）
💡
原文英文，约2600词，阅读约需10分钟。
📝
内容提要
文章介绍了如何在PostgreSQL数据库中实现混合搜索，结合全文搜索与语义搜索的优点，以提高搜索结果的相关性，适用于电商、法律研究和科学文献等领域。通过使用Cohere、pgvector和pgai等工具，可以构建高效的搜索系统。
🎯
关键要点
- 文章介绍了在PostgreSQL中实现混合搜索的方法，结合全文搜索与语义搜索的优点。
- 混合搜索适用于电商、法律研究和科学文献等领域，能够提高搜索结果的相关性。
- 全文搜索通过关键词匹配来查找精确匹配的文档，但存在无法捕捉用户意图的局限性。
- 语义搜索理解词语的含义和相互关系，能够在缺少精确关键词的情况下找到相关结果。
- 混合搜索结合了关键词搜索的精确性和语义搜索的上下文理解，适用于多种查询类型。
- 混合搜索的应用案例包括电商、法律研究、科学文献回顾、搜索引擎和客户支持等。
- 实现混合搜索需要使用Cohere、pgvector和pgai等工具，构建高效的搜索系统。
- 在实现过程中，需要准备API密钥、安装PostgreSQL及相关扩展，并下载数据集。
- 通过创建表格、生成嵌入向量、实现关键词搜索和语义搜索，最终实现混合搜索功能。
- 混合搜索的最佳实践包括平衡搜索方法、实现缓存机制和定期评估系统性能。
➡️
