PostgreSQL pgvectorとBM25、Cohere Rerankで構築するエンタープライズ高精度ハイブリッド検索
Dense vector retrieval fails catastrophically on exact serial identifiers, part numbers, and novel technical jargon. Production RAG platforms mandate hybrid retrieval topologies combining sparse BM25 lexical indices, dense pgvector cosine search, and neural cross-encoder reranking.
AM LAB
Dense Retrieval Blind Spots
Examine why vector embeddings hallucinate semantic adjacency on deterministic SKU codes and acronyms, necessitating sparse lexical validation.
PostgreSQL DDL: GIN Lexical Indices & HNSW Vectors
Consolidate vector representations and lexical full-text tsvectors within a unified PostgreSQL storage layer.
Reciprocal Rank Fusion and Cross-Encoder Re-ranking
Harmonize disparate rank distributions via reciprocal scoring prior to final precision reranking.
Silicon Telemetry & Production Verification
vllm serve hybrid-search-bm25-cohere-rerank-postgres --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.95 --max-model-len 32768 --kv-cache-dtype fp8ハンドブック内の関連調査
AM LABDeepSeek-V3 & R1 アーキテクチャ解析：なぜMLAとDeepSeekMoEが世界の常識を変えたのか
なぜDeepSeekはわずか600万ドルで6710億パラメータモデルを学習できたのか。MLAとFP8の数式レベル徹底解剖。
AM LABリアルタイム音声AI：WebRTCと音声コーデック潜在変数による遅延200ms未満の対話エージェント
従来のSTT→LLM→TTSカスケードを廃止し、真のフルデュプレックス音声対話を実現する最新アーキテクチャ。
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開発効率を5倍にする無料の次世代AIツール総まとめ。