为什么是混合检索

传统的搜索方式往往局限于关键词匹配，难以理解我们的真实意图；而单纯的向量检索虽然能捕捉语义，却可能忽略细节。混合检索能够结合两者的优点，在搜索体验上带来革命性的提升！

1.传统检索

传统检索基于倒排索引，实现全文检索，代表技术是Elasticsearch。传统检索的基本步骤：

• 索引检索：在索引中搜索匹配的关键词。
• 查询分解：将搜索分解为单个关键词列表。
• 倒排索引：创建关键词到文档的映射。
• 关键词匹配：使用关键词识别相关文档。

优点：检索速度快，计算资源需求低，大规模文档处理高效。

缺点：仅基于字面匹配，难以处理同义词，歧义处理能力有限。

2.向量检索

向量基于文本特征相似度计算，实现近似最相邻文本匹配，Elasticseach也逐渐对向量检索提供了支持。向量检索的基本步骤：

• 查询转向量
• 向量索引搜索
• 相似度计算
• 结果排序

优点：语义理解，同义词处理，跨语言检索，相似内容发现。

缺点：计算资源需求，预训练模型支持，向量索引维护，长文本处理挑战。

对比	传统检索	向量检索
检索精确度	精确匹配关键词 无法理解语义变化 容易遗漏相关内容	语义匹配 精确度不稳定
适用的场景	精确查询 结构化查询 需要高速响应	语义搜索 相似内容推荐 复杂问答系统
技术复杂性	实现简单 维护成本低	需要预训练模型 工程实现复杂

通过结合传统检索和向量搜索的特性，混合搜索能够：

• 平衡速度与准确性：传统检索提供快速的初步筛选，向量搜索提升结果的语义相关性。
• 提升覆盖率：避免单一方法的局限性，既能匹配精确关键词，也能找到语义相关内容。
• 适应多样化需求：对于不同类型的查询（如事实性问题或复杂描述），可以灵活调整策略。

混合搜索主要指传统检索和向量搜索的结合，但在更广义的场景下，它也可能包括其他检索技术的融合（如基于规则的检索、知识图谱检索等），以进一步优化搜索效果。