混合检索：向量加关键词

它是什么

混合检索（hybrid search）是把向量检索和关键词检索的结果合并，用两套互补的信号找候选。稠密向量擅长语义：意思相近但用词不同也能匹配；关键词检索（典型是 BM25）擅长精确字符串：专名、编号、版本号、错误码，一字不差才对。

两路并行召回。向量路把查询和文档编码成向量，按相似度取 top-k；关键词路按词项匹配打分，也取 top-k。两路各给出一个候选列表。

融合最常用的是倒数排名融合（RRF）。它不看原始分数，只看每路里的名次，按名次给分再相加。这样做的原因是向量相似度和 BM25 分数量纲不同，直接相加会偏向其中一路；按名次融合省去了归一化，也足够稳。

权重可以按查询类型调：查询里有错误码、版本号、人名、缩写时，提高关键词路的权重；查询是口语化描述时，提高向量路的权重。调权重不要凭感觉，拿真实查询和标注答案做对比。

什么时候单路就够：语料小、术语统一、查询以自然语言为主，向量单路往往够用；日志、代码、错误码库这种以精确字符串为主的场景，关键词单路反而更稳。混合检索是为两类查询都存在的场景准备的。

延迟代价是真实的：两路可以并行，但关键词索引要维护分词和倒排，融合与去重也要算力。链路要设超时和降级，一路超时就退回另一路，不要整体失败。

混合检索解决「候选从哪里来」，重排解决「候选怎么排序」。前者在召回层做加法，后者在排序层做判断。两者可以叠用，但每加一层都要用数据证明它值得那份延迟。