混合搜索架构结合了基于关键词和基于向量的搜索技术，以提高信息检索系统的准确性和灵活性。通过集成诸如 BM25（用于关键词搜索）之类的传统方法与诸如密集向量嵌入（用于语义搜索）之类的现代方法，混合系统解决了单独使用每种方法时的局限性。例如，关键词搜索擅长匹配精确术语，但在同义词或上下文含义方面表现不佳，而向量搜索可以捕获语义关系，但可能会错过特定的关键词匹配。混合方法平衡了这些优势，使开发人员能够有效地处理精确查询和更广泛的、上下文驱动的搜索。
混合架构的一个关键优势是其处理多样化数据类型和查询场景的能力。例如，在电子商务应用程序中，用户可能会搜索“具有噪音消除功能的经济型无线耳机”。基于关键词的系统可以匹配“无线耳机”和“噪音消除”，但可能会忽略描述为“预算”而不是“经济型”的产品。基于向量的系统可以推断出“经济型”背后的语义意图，但如果查询包含细微的规格，则可能会优先考虑不相关的产品。通过合并来自两种方法的结果（使用加权分数或重新排序策略），混合系统可确保相关产品在结果中排名更高，即使描述有所不同。这种灵活性在诸如内容推荐引擎或企业知识库之类的应用中特别有用，在这些应用中，查询范围从高度具体到抽象。
另一个优势是改进的可扩展性和性能优化。混合架构允许开发人员有策略地分配资源 - 例如，使用快速关键词索引进行初始过滤，并仅对最有希望的候选项应用计算密集型向量相似性计算。这降低了延迟和基础设施成本。在客户支持聊天机器人中，混合系统可能会首先使用关键词（例如，“重置密码”）检索常见问题解答文章，然后使用向量搜索来查找不包含确切短语但可以解决根本问题的相关故障排除指南。此外，可以针对特定领域对混合系统进行微调：医学搜索工具可能会对与症状相关的查询的向量结果赋予更高的权重，但在搜索确切的药物名称时优先考虑关键词匹配。这种适应性使混合架构成为开发人员平衡精确度、速度和资源约束的务实选择。
