Das ist eine reine Genialität, es löst das Hauptproblem der auf Embeddings basierenden Suche: schlechte Benutzereingaben.
Und es erfordert nur minimale Änderungen an unserer bestehenden Einrichtung, da Sie nur einen kleinen Schritt hinzufügen müssen, um die Suchanfrage zu “anreichern” 
Zu diesem Thema können wir auch eine hybride Suche durchführen:
- Suche mit der bestehenden PG-Volltextsuche
- Suche mit Embeddings
- Sammeln Sie die besten 50 Ergebnisse beider
- An einen Such-Re-Ranking-Dienst übergeben
- Zeigen Sie die neu eingestuften Ergebnisse an
Wir liefern bereits einen super leistungsfähigen Re-Ranker in unserer bestehenden Embeddings-API unter einem separaten Endpunkt, dieser hat alle notwendigen Teile bereit, um dies zu ermöglichen.
Beispiel hier:
https://github.com/pgvector/pgvector-python/blob/master/examples/hybrid_search.py#L67-L70