摆脱外部向量库：如何在SQLite中利用汉明距离实现高效混合搜索

本文介绍了一种在SQLite中实现混合语义搜索的创新方案。作者通过编写C语言扩展，引入汉明距离函数来计算二进制嵌入向量的相似度，成功将FTS5全文搜索（BM25）与语义检索相结合。在Apple M4芯片上的实测显示，利用现代CPU的popcount指令，检索100万行向量数据仅需约28毫秒，且无需依赖Pinecone等外部向量数据库。该方案通过二进制量化大幅降低存储需求，证明了传统数据库结合高效算法足以胜任轻量级AI检索任务。