생성형 AI와 RAG에 벡터 검색은 필수적이지만, 정확한 영숫자 ID에는 어려움을 겪습니다. 시맨틱 벡터 검색과 정확한 키워드 전문 검색을 결합한 하이브리드 검색은 이러한 한계를 해결합니다. 이전에는 AlloyDB 또는 Cloud SQL에서 BM25 랭킹을 구현하려면 별도의 전문 검색 백엔드가 필요하여 복잡성과 데이터 사일로가 발생했습니다. 이제 오픈 소스 pg_textsearch 확장을 기반으로 AlloyDB 및 Cloud SQL for PostgreSQL 17+에서 미리 보기로 네이티브 BM25 인덱스를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 중복 시스템의 필요성이 사라지고 업계 표준 키워드 랭킹을 데이터베이스 내에서 직접 제공합니다. 네이티브 BM25 인덱스는 C 최적화된 빠른 스코어링을 제공하며 데이터 중복 및 동기화 지연을 제거합니다. AlloyDB는 또한 ScaNN 및 HNSW 인덱스 유형으로 강화된 벡터 검색을 제공합니다. PostgreSQL의 ts_rank와 달리 BM25는 역문서 빈도와 용어 빈도 포화를 고려하여 더 우수한 관련성 스코어링을 제공합니다. 하이브리드 검색은 시맨틱 이해와 정확한 키워드 일치를 병합하여 특정 관련 결과가 우선적으로 처리되도록 합니다. 이제 AlloyDB와 Cloud SQL 모두 네이티브 BM25를 지원하며, 통합된 하이브리드 검색 경험을 위해 벡터 검색과 통합하는 방법을 제공합니다.