别被“资本炒作”带坑里了！AI搜索!=向量搜索、相关性!=相似性

主要观点总结

文章主要讨论了AI搜索的真相，并指出AI搜索不等于向量搜索。文章通过具体案例和测试，展示了向量搜索的局限性，并探讨了混合搜索（结合精确匹配、全文搜索和向量搜索）作为更合适的解决方案。文章还讨论了情境工程、代理搜索和混合搜索的实现方法，以及数据库如何为AI搜索提供支持。同时，文章也提到了AI搜索效率改进的思考，以及混合搜索加速的策略。

关键观点总结

关键观点1: AI搜索不等于向量搜索

文章指出，AI搜索需要理解语义和精确匹配，而向量搜索只关注语义，忽略了精确匹配的需求。

关键观点2: 混合搜索作为解决方案

文章探讨了结合精确匹配、全文搜索和向量搜索的混合搜索方法，并展示了其相对于单一搜索方法的优势。

关键观点3: 情境工程和代理搜索

文章讨论了情境工程的概念，并提到了代理搜索在AI搜索中的应用，强调了对上下文的理解和搜索的迭代过程。

关键观点4: 混合搜索的实现方法和加速策略

文章介绍了混合搜索在数据库中的实现方法，包括使用PostgreSQL和pgvector插件，并讨论了如何加速混合搜索。

关键观点5: AI搜索效率改进的思考

文章讨论了如何改进AI搜索的效率，包括将rerank模型内置到数据库中、在索引搜索的filter阶段完成rerank，以及数据库内置rerank模型的灵活性。