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ai-gateway-go/migrations/000024_pgvector_embeddings.sql
superidou b536672000 feat(m8): P2 pgvector + Ollama 向量化与语义检索
- PostgreSQL 切换 pgvector/pgvector:pg17 镜像;迁移 000024 建 vector 扩展、
  knowledge_chunks.embedding vector(1024) + HNSW 余弦索引,retrieval_mode 放宽三态
- OllamaEmbedder 本地 bge-m3 批量嵌入,404 惰性 pull 重试,维度/超时校验,可整体关闭
- SemanticRetriever/HybridRetriever + NewRetriever 按 retrieval_mode 分发,缺 embedder 回退 FTS
- 文档入库同步批量向量化;Ollama 故障降级入库 + embedding_failed 事件
- 修复 pgx CopyFrom 对 vector 列二进制编码误读:COPY 基础列后同事务 unnest 批量回填
- 修复降级路径 embeddings=nil 索引越界 panic(Add 与 Reprocess)
- 知识库列表 vectorized_chunk_count + 前端三态检索模式选择与向量化覆盖率
- 单测 embedder/retrievers + 集成 TestKnowledgeVectorLifecycle 全绿

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2026-08-12 15:16:32 +08:00

22 lines
1.3 KiB
SQL

-- 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';