混合检索

混合检索是向量库的一种增强检索模式，它同时结合了向量语义检索和关键词匹配检索两种方式，综合两者的优势来提高 RAG 检索的准确性和召回率。

什么是混合检索

在纯向量检索模式下，用户问题被转化为向量，在向量空间中查找语义最接近的文本块。这种方式在处理语义相近但措辞不同的问题时表现良好，但在面对精确术语、编号、代码等需要字面匹配的场景时可能表现不佳。

混合检索在向量检索的基础上，同时执行关键词检索，将两种检索结果进行融合排序，最终返回综合排名最高的文本块。这样可以兼顾：

• 语义理解：通过向量检索捕捉用户问题的深层语义
• 精确匹配：通过关键词检索确保包含特定术语的内容不被遗漏

启用混合检索

混合检索是知识库维度的设置。在创建或编辑向量库时，可以在向量化策略设置步骤中找到 混合检索 开关。

开启开关后保存，知识库将采用混合检索模式。

注意事项

• 混合检索仅在向量库类型的知识库中可用，文件库不支持此功能。
• 开启混合检索后，混合检索状态的变化会触发重新向量化（与切换嵌入模型等操作类似），请确认后再保存。
• 混合检索不需要额外的模型配置，平台自动在检索阶段融合两种结果。
• 混合检索可能会略微增加检索延迟，因为需要同时执行两种检索方式并对结果进行融合排序。通常这个延迟在可接受范围内。