Semantisch zoeken en vectoropslag

Cone RIS gebruikt PostgreSQL met pgvector als bron van waarheid voor semantisch zoeken. Documenten worden in begrensde chunks geindexeerd en opgeslagen als float32 vector(768) waarden. De float32-vector blijft de bron voor ranking; voor kandidaatselectie gebruikt de database een halfvec(768) HNSW expressie-index en daarna een rerank op de originele vector.

TurboQuant wordt in deze versie niet direct gebruikt. TurboQuant is vooral aantrekkelijk binnen Qdrant, waar het als vector-engine feature beschikbaar is. De huidige architectuur vereist native PostgreSQL-vectorzoekopdrachten, en de losse open-source TurboQuant packages zouden een extra Python/Rust sidecar introduceren zonder duidelijke operationele winst voor deze deployment. Als de applicatie later naar Qdrant migreert, kan TurboQuant als serviceconfiguratie worden aangezet na herindexering.