## 使用 PostgreSQL 构建强大的搜索功能
为目录(如音乐专辑)创建有效的搜索功能具有挑战性,因为用户输入往往不规范。当用户使用错别字、缩写或部分信息进行搜索时,简单的 `WHERE` 子句就显得力不从心。本文详细介绍了一种使用 PostgreSQL 扩展的解决方案:`pg_trgm` 用于模糊文本匹配,`pgvector` 用于语义相似性。
该方法使用 Spotify 歌曲数据集(超过 114,000 首歌曲)来演示这两种扩展的工作方式。`pg_trgm` 比较字符序列,非常适合处理错别字和缩写,而 `pgvector` 使用机器学习嵌入来理解*含义*,处理同义词和概念搜索。
关键步骤包括启用扩展、创建表、加载数据以及构建索引(`pg_trgm` 的 GIN,`pgvector` 的 IVFFlat)。一个关键步骤是**文本规范化**——清理专辑名称以提高匹配准确性。
最佳结果来自于**混合方法**:首先使用 `pg_trgm` 进行快速初步匹配,然后回退到 `pgvector` 处理更复杂的查询。嵌入模型的选择会影响性能;像 `all-mpnet-base-v2` 这样的通用模型是一个好的起点,但特定领域的模型可以进一步提高准确性。该解决方案直接在 PostgreSQL 中提供了一个强大、可扩展的搜索功能,避免了对外部搜索引擎的需求。