在 RAG（检索增强生成）系统中使用多种嵌入模型可以利用不同嵌入类型的互补优势来提高检索准确性。例如，密集嵌入（如来自 BERT 等模型的嵌入）擅长捕捉词语之间的语义关系，使其能够检索含义相同但使用不同术语的文档。另一方面，稀疏嵌入（如 BM25 或 TF-IDF）优先考虑精确的关键词匹配，这使得它们对于特定术语至关重要的查询非常有效。结合两者可以确保系统能够处理广泛的语义意图和精确的关键词相关性。例如，像“太阳能电池板如何发电？”这样的查询，可能会通过密集嵌入检索提及“光伏电池”的文档，并通过稀疏嵌入检索明确包含“太阳能电池板”的文档，从而获得更全面的结果。
然而，这种混合方法增加了复杂性。首先，系统必须管理两个独立的检索管道：一个用于密集嵌入（使用 FAISS 等向量数据库），另一个用于稀疏嵌入（使用 Elasticsearch 等倒排索引）。这需要额外的基础设施和计算资源。其次，合并来自两个管道的结果会在排序方面带来挑战。例如，一个被两种方法都评为高分的文档很可能应该优先考虑，但权重其分数需要进行调优。互惠排序融合（RRF）或加权求和评分等技术可以提供帮助，但它们增加了测试和优化的开销。第三，由于需要并行或顺序运行两个检索步骤，延迟会增加。开发人员必须平衡速度和准确性，可以通过缓存频繁查询或预计算嵌入来减轻延迟。
这种混合方法的一个实际例子是法律文档检索。像“警察拦截期间的权利”这样的查询，可以使用密集嵌入来查找讨论“第四修正案保护”的文档（语义相关），并使用稀疏嵌入来确保结果包含精确的短语“警察拦截”。这里的复杂性在于保持两个管道之间的一致性——例如，确保在添加新文档时更新两种嵌入类型。调试也变得更加困难；如果遗漏了相关文档，开发人员必须检查两个检索系统以确定故障点。尽管存在这些挑战，但在查询既需要广泛理解又需要特定性的领域，改进的召回率和准确性通常能证明所增加的努力是值得的。
