C’est une idée de pur génie, elle résout le problème principal de la recherche basée sur les embeddings : les mauvaises entrées utilisateur.
Et cela nécessite des changements minimes par rapport à notre configuration actuelle, car il suffit d’ajouter une petite étape “d’enrichissement” de la requête de recherche 
Sur ce sujet, quelque chose que nous pouvons également faire est d’effectuer une recherche hybride :
- Rechercher en utilisant la recherche plein texte PG existante
- Rechercher en utilisant des embeddings
- Rassembler les 50 meilleurs résultats des deux
- Transmettre à un service de réordonnancement de la recherche
- Afficher les résultats réordonnés
Nous fournissons déjà un réordonnanceur très performant dans notre API d’embeddings existante sous un point de terminaison séparé, cela contient toutes les pièces nécessaires pour que cela se produise.
Exemple ici :
https://github.com/pgvector/pgvector-python/blob/master/examples/hybrid_search.py#L67-L70