将向量数据库与传统的搜索后端（例如 Elasticsearch）集成，需要将基于向量的相似性搜索与关键词或结构化查询结合起来。目标是利用这两个系统的优势：向量数据库擅长使用嵌入（embeddings）查找语义相似的数据，而 Elasticsearch 则处理基于文本的搜索、过滤和聚合。为了连接它们，通常需要在系统之间同步数据，并设计一个合并两者结果的查询工作流。例如，存储在 Elasticsearch 中的产品描述可以在 Pinecone 或 Milvus 等向量数据库中存储相应的向量嵌入，从而实现结合关键词匹配和语义相似性的混合搜索。
一种常见的方法是建立一个生成和同步嵌入的管道。当新数据添加到 Elasticsearch 时，你提取文本字段，使用 BERT 或 OpenAI 的 API 等模型计算它们的嵌入，并将这些向量存储在向量数据库中。这确保了两个系统拥有相同的数据，但针对各自的搜索方法进行了优化。对于查询，用户的搜索词会被发送到两个系统：Elasticsearch 返回关键词匹配的结果，而向量数据库查找具有相似嵌入的项目。然后合并结果，通常使用得分融合（score fusion）或重新排序（re-ranking）等技术。例如，搜索“防水登山靴”可能会从 Elasticsearch 返回精确匹配的结果，并从向量数据库返回语义相关的项目，例如“防雨徒步鞋”，然后合并成一个排序列表。
实现细节很重要。为了最小化延迟，一些团队在数据摄取期间预计算嵌入，并使用 Elasticsearch 插件（如 dense_vector 字段类型）直接存储向量，从而避免使用单独的数据库。然而，专用的向量数据库通常在高维数据方面扩展性更好。另一个考虑因素是维护一致性：使用变更数据捕获（change-data-capture）工具或 Elasticsearch 的更新钩子（update hooks）来使嵌入与源数据保持同步。对于混合查询，Apache Kafka 等工具可以在系统之间流式传输更新。测试至关重要——评估向量搜索的 recall@k 和关键词结果的精确度等指标，以确保组合系统达到性能目标。这种混合方法在电子商务（产品推荐）或内容平台（相关文章）等应用中特别有用，在这些应用中，精确匹配和上下文相关性都很重要。