pip install clickhouse-connect volcengine-python-sdk[ark] numpy scipy

# ByteHouse 配置
export BYTEHOUSE_HOST="<你的ByteHouse连接地址>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse端口>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse用户名>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse密码>"
export BYTEHOUSE_DATABASE="<默认数据库，可选，默认default>"
export BYTEHOUSE_SECURE="<是否启用加密，可选，默认true>"

# 火山引擎方舟 API 配置
export ARK_API_KEY="<火山引擎方舟API密钥>"
export ARK_BASE_URL="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
export EMBEDDING_MODEL="doubao-embedding-vision-251215"  # 文本向量化模型
export EMBEDDING_DIMENSIONS="1536"  # 向量维度，可选，默认1536

score = Σ 1 / (k + rank)

from scripts import ByteHouseHybridSearch

# 初始化客户端
search = ByteHouseHybridSearch(connection_type="http")

# 创建混合检索表（自动构建全文索引和向量索引）
search.create_hybrid_table("my_hybrid_index")

# 插入文档（自动生成向量 + 存储原始文本）
search.insert_document("my_hybrid_index", doc_id=1, 
                      title="ByteHouse 混合检索", 
                      content="ByteHouse 支持全文检索和向量检索，可实现混合检索能力")

# 混合检索（自动执行全文+向量检索，RRF重排返回结果）
results = search.hybrid_search("my_hybrid_index", query="ByteHouse检索能力", top_k=10)

CREATE TABLE {table_name} (
    `doc_id` UInt64,
    `title` String,
    `content` String,
    `embedding` Array(Float32),
    -- 全文倒排索引（version=2支持BM25分数）
    INDEX content_idx content TYPE inverted('standard', '{"version":"v2"}') GRANULARITY 1,
    -- 向量索引（HNSW算法，余弦相似度）
    INDEX embedding_idx embedding TYPE HNSW_SQ('DIM={vec_dimensions}', 'metric=COSINE', 'M=32', 'EF_CONSTRUCTION=256') GRANULARITY 1
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY doc_id
SETTINGS 
    index_granularity = 1024,
    enable_vector_index_preload = 1