[程序员] 二开信源管道跑了半个月,聊聊用 pgvector 语义降噪和防重推送踩的几个深坑
平时转型做独立开发与出海调研,最大的痛点就是每天被垃圾信息淹没:刷推特、Product Hunt 和各大社区,充斥着大量套壳工具互吹与营销号焦虑小作文。想找点真正有落地参考价值的技术选型、开源轮子,每天在信息堆里淘金太累。 半个月前基于开源底座二开了一套垂直情报过滤管道,单机部署跑在吃灰的 Linux VPS 上。跑顺了之后每天只推 2~3 条高信噪比卡片,省心很多。但回顾这半个月的二开踩坑,有几个工程层面的细节值得复盘: 1. 语义向量去重的边界与阈值陷阱 最开始想用 pgvector 解决「不同媒体在 48 小时内反复报道同一件事」的冗余。直接用文本做 embedding ,发现余弦相似度阈值如果设在 0.85 ,很多同赛道但不同技术方案的独立项目会被误杀;如果放宽到 0.92 ,换个标题的通稿又漏了进来。 最终的解法:先做实体与依赖层提取( GitHub Repo 归一化、顶级域名折叠),实体命中直接折叠;实体不命中才走 5 轴语义打分(落地可行性、商业闭环、代码成熟度),把纯公关稿在打分层直接干掉。 2. Prepared Statement 的异步双写灾难 这是最隐蔽的一个线
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Source account: 平时转型做独立开发与出海调研,最大的痛点就是每天被垃圾信息淹没:刷推特、Product Hunt 和各大社区,充斥着大量套壳工具互吹与营销号焦虑小作文。想找点真正有落地参考价值的技术选型、开源轮子,每天在信息堆里淘金太累。 半个月前基于开源底座二开了一套垂直情报过滤管道,单机部署跑在吃灰的 Linux VPS 上。跑顺了之后每天只推 2~3 条高信噪比卡片,省心很多。但回顾这半个月的二开踩坑,有几个工程层面的细节值得复盘: 1. 语义向量去重的边界与阈值陷阱 最开始想用 pgvector 解决「不同媒体在 48 小时内反复报道同一件事」的冗余。直接用文本做 embedding ,发现余弦相似度阈值如果设在 0.85 ,很多同赛道但不同技术方案的独立项目会被误杀;如果放宽到 0.92 ,换个标题的通稿又漏了进来。 最终的解法:先做实体与依赖层提取( GitHub Repo 归一化、顶级域名折叠),实体命中直接折叠;实体不命中才走 5 轴语义打分(落地可行性、商业闭环、代码成熟度),把纯公关稿在打分层直接干掉。 2. Prepared Statement 的异步双写灾难 这是最隐蔽的一个线
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