PostgreSQL + VectorChord = Гибридный поиск. Часть 2. Безоблачная
В первой части мы развернули инфраструктуру на базе PostgreSQL и VectorChord, настроили базовые CRUD-операции и запустили гибридный поиск с реранкингом. В этой части мы заменим игрушечные компоненты на локальные SOTA-модели, сохраняя оффлайн-архитектуру и отказываясь от облачных API. Пошагово развернём llama.cpp -сервер для мультиязычного эмбеддинга Jina v4, поднимем нативный реранкер через transformers + PyTorch , подключим чанкер на базе chonkie и, наконец, оценим качество поиска.


