版本历史与 API 演进

VectorChord-BM25 (vchord_bm25) 从 v0.1.0 到 v0.3.0 再到 main 分支的版本变更日志与 SQL 模式演进。

本页记录 vchord_bm25（pgsty/vchord_bm25 / supervc-stack/VectorChord-bm25）的版本发布历史与 SQL 模式演进。

版本演进总览矩阵

版本	所属模式	索引列类型	分词方案	核心新增特性
`main`（新一代架构）	扩展所在模式	`tsvector`	原生 `to_tsvector`（或自定义）	基于原生 `tsvector` 完全重写存储与索引引擎；支持外部排序并行构建（`ambuild`）；引入索引级存储参数（`options`、`limit`、`prefilter`）；引入 `bm25.*` GUC 参数；支持 PostgreSQL 18。
`v0.3.0`	`bm25_catalog`	`bm25vector`	`pg_tokenizer`	新增 `bm25_page_inspect(regclass, int)` 函数、`to_bm25query(regclass, int[])` 重载，以及 PostgreSQL 18 兼容性支持。
`v0.2.2`	`bm25_catalog`	`bm25vector`	`pg_tokenizer`	新增 `bm25_catalog.enable_prefilter` GUC 参数，支持带 `WHERE` 子句的精确过滤 Top-K BM25 检索。
`v0.2.1`	`bm25_catalog`	`bm25vector`	`pg_tokenizer`	修复增长段（Growing）向封闭段（Sealed）转换以及 VACUUM 清理过程中的若干缺陷。
`v0.2.0`	`bm25_catalog`	`bm25vector`	`pg_tokenizer`	为 `bm25vector` 新增 `=` 与 `<>` 相等性操作符，以及隐式类型转换 `CREATE CAST (int[] AS bm25vector) AS IMPLICIT`。
`v0.1.1`	`bm25_catalog`	`bm25vector`	`pg_tokenizer`	将分词能力解耦为独立的 `pg_tokenizer` 扩展；调整 `to_bm25query(regclass, bm25vector)` 函数签名。
`v0.1.0`	`bm25_catalog`	`bm25vector`	内置 `unicode`	首个发布版本，提供 `bm25vector`、`bm25query`、`USING bm25` 及 Block-WeakAnd Top-K 扫描。

新增页面诊断函数：

CREATE FUNCTION bm25_page_inspect(index regclass, blkno INT) RETURNS TEXT;

在 Block-WeakAnd 中新增预过滤支持（bm25_catalog.enable_prefilter GUC 参数，在 0.3.0 中默认启用）。
改进索引扫描期间的 MVCC 可见性检查，防止死元组（Dead Tuples）或被过滤元组污染 Top-K 剪枝阈值。

为 bm25vector 新增 = 与 <> 操作符。
新增从 int[] 到 bm25vector 的隐式类型转换（_vchord_bm25_cast_array_to_bm25vector），允许将 tokenize(text, name) 的输出（INT[]）直接赋值给 bm25vector 列或传入任何接受 bm25vector 的位置。

将原本内置的 create_tokenizer / tokenize 函数抽离为独立的 pg_tokenizer 扩展（tokenizer_catalog），从而支持丰富的文本分析器、Snowball 词干提取、停用词、同义词、HuggingFace 模型、jieba 中文分词与 lindera 日文分词。
简化 to_bm25query(index_oid regclass, query_vector bm25vector) 签名，直接接受 bm25vector 参数。

用 PostgreSQL 原生 tsvector 替代自定义 bm25vector 类型（CREATE OPERATOR CLASS bm25_ops FOR TYPE tsvector USING bm25），允许用户直接使用 USING bm25 为 to_tsvector(...) 列建立索引。
新增基于外部归并排序（External Merge Sort）的并行索引构建（bm25_parallel_build_main），保证恒定的维护内存消耗。
支持通过 WITH (options = $$ k1 = 1.2, b = 0.75 $$) 配置索引级 BM25 超参数（ $k_1 \in [1.2, 2.0]$ ， $b \in [0.0, 1.0]$ ）。