仅使用密集向量检索器与使用混合检索器（密集 + 词法）在信息覆盖范围和系统复杂性方面存在权衡。单独使用密集检索器依赖于语义相似度，将查询和文档映射到共享的嵌入空间中，以查找上下文相关的结果。混合方法将此与词法检索器（例如 BM25）相结合，词法检索器匹配精确的关键词或短语。混合方法通常通过弥补语义或关键词搜索的不足来实现更广泛的覆盖，但它通过集成和维护两种检索机制增加了系统的复杂性。
在覆盖范围方面，密集检索器擅长理解上下文含义并处理释义或同义词多的查询。例如，搜索“压力管理方法”可能会检索到关于“焦虑缓解技术”的文档，即使关键词不完全匹配。然而，密集模型可能难以处理罕见术语、高度专业的术语或精确短语匹配。词法检索器通过优先考虑词频来弥补这一不足，使其更适合精确的技术查询（例如，搜索“gRPC 与 REST API 性能”）。混合系统结合了这两种方法，确保同时处理语义相关性和关键词精确性。这降低了遗漏关键结果的风险，但需要平衡每种方法的优缺点。
采用混合方法会增加系统复杂性。仅使用密集检索器涉及单个嵌入模型和一个向量数据库，简化了部署和维护。相比之下，混合系统需要集成两个检索管道（例如，用于向量的 FAISS 和用于词法搜索的 Elasticsearch），合并结果（例如，使用倒数排名融合），并调整密集和词法分数之间的权重等参数。例如，合并可能涉及对两种检索器的分数进行归一化处理，以避免偏向其中一种方法。虽然混合系统提供了更好的覆盖范围，但它们需要更多的计算资源、代码复杂性和持续优化。开发者必须决定改进的准确性是否值得付出额外的努力，尤其是在关键词精确性至关重要的场景（例如，法律文件检索）或延迟和简洁性优先的场景中。
