混合搜索是一种结合多种搜索方法以提高结果相关性和准确性的技术。通常，它将基于关键字的搜索（如传统数据库或搜索引擎）与基于向量的搜索（使用机器学习模型来理解语义含义）相结合。例如，关键字搜索可能会寻找“用户登录错误”等术语的精确匹配，而向量搜索可以识别相关概念，例如“身份验证失败”或“会话超时”，即使不存在这些确切短语。通过集成这两种方法，混合搜索平衡了精确性（查找确切的术语）和上下文感知（理解意图），这对于单个方法可能不足的复杂查询尤其有用。
实施混合搜索涉及通过关键字和向量搜索系统运行查询，然后合并结果。一种常见的策略是使用“排序融合”方法，其中对每种方法的结果进行评分和组合。例如，Elasticsearch 可能会处理关键字匹配，而 FAISS 或 Pinecone 等向量数据库会处理语义相似性。来自两个系统的分数被标准化、加权并合并到最终排名列表中。开发人员可以根据用例调整权重——例如，优先考虑技术文档的关键字，但强调对话查询的语义匹配。LangChain 或自定义中间件等工具通常处理这种编排，抽象出管理多个系统的复杂性。
在查询模糊或需要上下文的情况下，混合搜索尤其有价值。例如，在电子商务中，搜索“轻便的旅行笔记本电脑”受益于“笔记本电脑”的关键字匹配以及对“轻便”和“旅行”的基于向量的理解，以呈现相关的产品。在客户支持中，它可以将用户的拼写错误查询（“cant resset pasword”）链接到基于关键字的故障排除文章和语义相关的解决方案。虽然混合搜索增加了计算开销，但其灵活性使其成为需要高质量结果的应用程序的务实选择。开发人员应尝试加权策略，并使用 recall@k 等指标评估性能，以平衡速度和准确性。