AlloyDB Omni 支持所有全文搜索功能，包括对 GIN 和 GiST 索引的支持。
全文搜索的核心概念
如需有效实现全文搜索 (FTS)，您应了解 PostgreSQL 如何处理和搜索文本。搜索单元（即文档）通常是文本列或行中的列组合。索引构建过程会解析此文档，以将字词（或词位，即字词的基本形式）与行相关联。
此过程涉及一个预处理流水线，该流水线通过以下方式将原始文本转换为可搜索的格式：
- 将文本拆分为词元。
- 移除常见停用词。
- 将字词标准化为词根形式；例如，“run”是“run”“runs”“running”和“ran”的词位。
使用全文搜索还需要您了解专门的数据类型、运算符和各种索引策略，包括内置 PostgreSQL 索引和高性能 RUM 索引。
PostgreSQL 使用两种主要数据类型和一个匹配运算符来管理 FTS：
tsvector：以可搜索格式表示文档，即不同词位的排序列表。tsquery：表示搜索字词，包括可让您组合词位的布尔运算符。@@：检查tsvector是否与tsquery匹配，从而实现语言感知搜索。
AlloyDB Omni 支持内置 PostgreSQL 支持的所有全文搜索索引类型。索引的选择取决于搜索速度、索引构建时间、更新速度以及所需的特定搜索功能（例如短语搜索或相关性排名）之间的平衡。
如需详细了解如何在 AlloyDB Omni 中创建和使用 RUM 索引，请参阅在 AlloyDB for PostgreSQL 中创建和管理 RUM 索引。
结合使用全文搜索和语义搜索
最强大的搜索实现通常会将使用 RUM 索引的全文搜索与 Vector Search 相结合。使用混合搜索，将语义理解和关键字匹配的优势相结合，合并不同的结果集，以实现全面的排名。
例如，在电子商务应用中，您可以先使用全文搜索和 RUM 查找包含特定关键字（如“跑鞋”）的产品，然后使用 Vector Search 根据与用户更详细查询（如“适合长距离训练的舒适鞋履”）的语义相似度查找结果。然后，数据库使用倒数排序融合 (RRF) 算法将两个搜索组件的排名结果融合到一个统一列表中，从而生成最终排名。