Seis semanas após o lançamento do v0.4.0, que trouxe governação de identidade e atribuição de agente, sai o hermes-memory-pgvector v0.4.1 — e corrige a única classe de falhas de recuperação que a pesquisa vetorial pura não consegue resolver por si só.
A lacuna que a pesquisa vetorial pura deixa
A similaridade de cosseno sobre embeddings é muito boa para "significado semelhante" e, silenciosamente, fraca em duas coisas: correspondências lexicais exatas (um código de erro, um nome de anfitrião, uma string literal que um colega escreveu palavra por palavra) e qualquer linha que tenha sido escrita antes de um backfill de embeddings a alcançar — uma linha com embedding nulo fica invisível para uma consulta apenas vetorial, por mais relevante que seja.
Reciprocal Rank Fusion, não um truque de reranking
v0.4.1 acrescenta hybrid_search() e hybrid_search_turns(), que executam em paralelo a consulta HNSW por cosseno já existente e uma consulta de texto completo do PostgreSQL sobre as mesmas linhas, fundindo os dois rankings com Reciprocal Rank Fusion (k=60) — uma fusão baseada em ranking que evita normalizar dois scores de similaridade incompatíveis. Um índice GIN em to_tsvector('english', content) (migração 003_hybrid_search_fts.sql) mantém rápida a vertente lexical dessa arquitetura, à escala da tabela.
As linhas com um embedding nulo — aquelas que uma consulta vetorial pura ignoraria silenciosamente — passam agora a surgir através da vertente de texto completo da fusão, em vez de desaparecerem.
Ativado por defeito, com opção de exclusão por chamada
plugins.pgvector.hybrid_search tem por defeito o valor true. Nada nos dados ou no comportamento existentes do v0.3.x/v0.4.0 muda; a fusão só entra em ação nas novas chamadas de recuperação e degrada graciosamente para apenas vetorial se o índice de texto completo não estiver presente. Não é necessário qualquer serviço externo de pesquisa na cloud — é o Postgres, a fazer mais uma coisa bem.
Obtenha-o
pip install hermes-memory-pgvector
Código-fonte, migração e configuração no GitHub: