-- 000024_pgvector_embeddings.sql
-- M8 P2:知识库向量化。在 knowledge_chunks 上增加 pgvector embedding 列,HNSW 余弦索引,
-- 并把 knowledge_bases.retrieval_mode 放宽为三态(postgres_fts / vector / hybrid)。
--
-- 依赖 pgvector 扩展:部署镜像需从 postgres:17-alpine 换成 pgvector/pgvector:pg17
-- (数据卷兼容)。gateway 用户即 POSTGRES_USER(容器内 superuser),可创建扩展。

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

ALTER TABLE gateway.knowledge_chunks ADD COLUMN IF NOT EXISTS embedding vector(1024);

-- HNSW 余弦索引;embedding 为 NULL 的行不进入索引(旧文档未向量化)。
CREATE INDEX IF NOT EXISTS knowledge_chunks_embedding_idx
    ON gateway.knowledge_chunks USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

ALTER TABLE gateway.knowledge_bases DROP CONSTRAINT IF EXISTS knowledge_bases_retrieval_mode_check;
ALTER TABLE gateway.knowledge_bases ADD CONSTRAINT knowledge_bases_retrieval_mode_check
    CHECK (retrieval_mode IN ('postgres_fts', 'vector', 'hybrid'));

COMMENT ON COLUMN gateway.knowledge_chunks.embedding IS '语义向量,由本地 Ollama bge-m3 生成;为 NULL 表示该分块尚未向量化';
COMMENT ON CONSTRAINT knowledge_bases_retrieval_mode_check ON gateway.knowledge_bases IS '检索模式:postgres_fts 全文检索 / vector 语义向量 / hybrid 混合';
