混合搜索是一种结合了基于关键词和基于向量技术的搜索方法，旨在提高搜索结果的准确性和相关性。在电商领域，它解决了单纯依赖一种方法的局限性。关键词搜索匹配产品数据（如标题或描述）中的精确词汇，而向量搜索使用机器学习模型理解语义含义，例如词语之间的上下文关系。通过结合这些方法，混合搜索确保查询返回的结果既基于字面匹配，也基于概念相关性。例如，客户搜索“防水徒步靴”，如果向量模型识别出语义相似性，即使关键词不完全匹配，他们也可能看到标有“防雨登山鞋”的产品。
从技术上讲，混合搜索通常涉及 BM25（一种用于关键词搜索的排序算法）和密集向量嵌入（用于语义理解）等工具。开发者可以通过并行运行这两种搜索方法，然后使用互惠排名融合（RRF）等技术合并并重新排序结果来实现。例如，电商平台可以使用 Elasticsearch 为关键词匹配建立产品数据索引，并使用像 FAISS 或 Pinecone 这样的向量数据库进行语义搜索。当用户搜索“轻便旅行笔记本电脑”时，关键词组件会优先处理包含“轻便”和“笔记本电脑”的产品，而向量组件则识别与“便携性”或“长续航”相关的物品。组合后的结果集覆盖了更广泛的用户意图，同时不牺牲精确度。
混合搜索对电商至关重要，因为它弥合了用户输入内容与实际需求之间的差距。购物者经常使用模糊或口语化的词语（例如，“工作鞋”而不是“正装牛津鞋”），混合系统比仅基于关键词的方法能更好地处理这些情况。这提高了转化率，因为用户能更快找到相关产品。它还减少了由于不相关结果导致的跳出率——例如，搜索“无线耳机”不会错过描述为“蓝牙入耳式耳机”的产品。此外，混合搜索适应多语言查询和区域方言，这对于全球平台至关重要。通过利用精确匹配和上下文匹配，开发者可以构建在多样化产品目录中扩展并保持性能的搜索系统。