Keming on Vchord

在 PostgreSQL 中利用上下文检索优化 RAG

Fri, 30 May 2025 00:00:00 +0000

在标准的检索增强生成（RAG）方案中，一种常见做法是将长篇文档切分为更小、更易于管理的文本块（chunk）。这样做主要是为了结合句子嵌入（sentence embedding）与关键词 BM25 评分来提升检索效率，使系统能够快速定位并提取出相关的信息片段。虽然这种方法在许多场景下行之有效，但它也带来了一个显著的挑战：单个文本块很可能会丢失其原本所处的上下文语境。

推出 Vechord：以 Pythonic 的方式将 PostgreSQL 打造成你的搜索引擎

Wed, 23 Apr 2025 00:00:00 +0000

今天，我们非常激动地宣布发布 Vechord——一个全新的 Python 库，旨在大幅简化直接在 PostgreSQL 数据库之上构建稳健搜索基础设施的流程。

在人工智能与大语言模型（LLM）飞速发展的今天，检索增强生成（RAG）和语义搜索已成为不可或缺的核心组件。然而，搭建所需的向量搜索基础设施往往意味着学习全新的数据库技术、管理复杂的系统集成，或是与繁琐的框架搏斗。这不仅增加了研发摩擦，还会拖慢开发进度，对于已经熟悉 PostgreSQL 的团队而言尤为如此。

VectorChord 0.3：在 PostgreSQL 中实现高效的多向量上下文晚期交互

Sun, 13 Apr 2025 00:00:00 +0000

我们非常激动地宣布发布 VectorChord 0.3！这一重要里程碑直接在你的 Postgres 数据库内部显著提升了高级向量搜索技术的性能与适用性。在带来 ARM 支持与更快索引构建的 0.2 版本基础上，0.3 版本攻克了现代检索领域的最大难关之一：具备晚期交互（Late Interaction）能力的高效多向量搜索。

在 PostgreSQL 中使用 ColBERT 重排序为向量搜索赋能

Thu, 23 Jan 2025 00:00:00 +0000

传统的向量搜索方法通常采用句子级嵌入（sentence embeddings）来定位相似内容。然而，通过对词元嵌入（token embeddings）进行池化来生成句子嵌入，可能会牺牲词元级别所蕴含的细粒度细节。ColBERT 通过将文本表示为词元级多向量（multi-vectors）而非单个聚合向量，克服了这一局限。这种方法利用词元级的上下文后期交互（contextual late interaction），使 ColBERT 相比仅依赖句子嵌入的方法能够保留更微妙的语义信息，并提高搜索准确度。

VectorChord 外部聚类中心构建的优势与操作步骤

Tue, 10 Dec 2024 00:00:00 +0000

聚类（Clustering）是向量搜索中的重要组成部分，而 K-means 算法依然是目前应用最广泛的技术之一。然而，它的简洁性也伴随着一个显著的缺点：密集的计算资源消耗使其在处理大规模数据集时往往力不从心。本文将探讨这一挑战产生的原因，并介绍如何利用外部构建（External Builds）来克服它，同时分享我们在实现这一方案过程中的技术洞察。