pgvector 过滤检索 benchmark 完整指南

pgvector 查询在整个语料库上可以既快又准，但加上租户或业务过滤器后就会丢失相关结果。

这并不意味着授权过滤器是错的。

这意味着检索质量必须在授权子集内部来衡量。

构建一个精确的过滤基线，并用以下指标对比 ANN 结果：

• 空结果率和结果不足率

按过滤器选择性分组报告。全局平均值会掩盖小租户和稀有类别——而这些恰恰是最可能丢失候选结果的情况。

锁定 embedding 模型、数据集快照、距离度量、PostgreSQL/pgvector 版本、索引参数和查询设置。测试重建、撤销、并发写入和模型升级场景。

对于小型候选子集，精确距离扫描可能既更简单又更准确。对于大型子集，使用 ANN 并设置可量化、有界的候选预算。

访问控制不是检索调优的手段。要保持它们的固定性，让搜索策略在其后面证明自己的有效性。

完整指南：pgvector 过滤召回测试用于 AI 数据库搜索

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