混合搜索是一种结合两种或多种搜索方法的技术，通常是基于关键字的搜索和基于向量的搜索，以提高结果的准确性和相关性。关键字搜索匹配结构化数据（如姓名、日期或车牌号）中的精确术语或短语，而向量搜索使用机器学习模型在非结构化数据（如文本描述或图像）中查找语义相似的结果。通过合并这些方法，混合搜索利用了两者之长：来自关键字匹配的精确性和来自向量相似度的上下文理解。例如，在监控系统中，这可能意味着搜索特定的车辆牌照（关键字），同时识别在不同摄像头 feed 中捕获的具有相似视觉特征的车辆（向量）。
在监控调查中，混合搜索通过解决传统单一方法搜索中的不足来提高效率。考虑这样一种情况：调查员需要追踪一名被描述为“穿着黑色夹克的高个子男人，出现在一辆红色轿车附近”的嫌疑人。如果夹克颜色被错误地记录为“深色”而不是“黑色”，或者车辆类型标记不一致，关键字搜索可能会失败。但是，向量搜索可以在图像或视频数据中找到相似的服装颜色或车辆形状。结合这两种方法可确保优先考虑精确匹配（如已确认的车牌），同时也会显示可能被遗漏的近似匹配（如类似的车辆型号）。这种双重方法减少了假阴性，并加速了连接不同的证据，例如将嫌疑人的外貌与多个地点或时间段联系起来。
从技术角度来看，在监控系统中实施混合搜索涉及集成数据库和机器学习模型。开发人员可以使用 Elasticsearch 进行关键字索引，并使用神经网络（例如，用于图像的 ResNet 或用于文本的 BERT）来生成向量嵌入。混合系统可以首先使用关键字（例如，时间戳或地理位置）过滤数据，然后将向量相似度评分应用于缩小的数据集。例如，一个工具可以将安全日志（结构化数据）与面部识别结果（非结构化向量）进行交叉引用，以识别在特定时间窗口内进入限制区域的个人。挑战包括优化延迟 - 确保向量搜索不会减慢实时分析 - 以及调整关键字和向量结果之间的权重，以符合调查优先级。适当平衡后，与仅依赖单一方法相比，混合搜索使调查人员能够更有效地处理复杂的多模式数据。