模块 4 · Elasticsearch 混合检索 + pgvector

产出：用 Elasticsearch 实现全文检索，与 pgvector 向量检索结合做混合召回，加入轻量 Rerank 提升结果质量，完成从 sqlite-vec 到 Postgres 的向量存储迁移。

本模块回答基础课遗留的两个问题：纯向量检索在哪些场景会失效？sqlite-vec 在多进程下为何不够用？

课次	标题	内容
课 1	ES 索引与 BM25 全文检索	ES 文档模型、索引设计、BM25 与字段权重、分词
课 2	混合检索与 RRF 融合	向量召回 + 关键词召回、RRF 融合算法、结果去重
课 3	Rerank 与引用来源	本地重排序、引用定位、结果解释展示
课 4	pgvector 向量存储迁移	sqlite-vec → pgvector、HNSW 索引、迁移脚本