混合检索（Hybrid Search）指在同一搜索系统中同时运行关键词检索（如BM25）和向量语义检索，再合并两者结果的检索方式，试图兼得“精确”与“理解”。
为什么需要混合检索
- 纯向量检索擅长语义相似，但遇到专有名词、代码、ID、拼写变体时可能失效
- 纯关键词检索精确，但不懂同义词与语义
- 两者结合能显著提升检索的召回率与准确率
工作方式
1. 关键词检索引擎按字面匹配找出相关文档 2. 向量检索引擎按语义相似度找出相关文档 3. 用加权融合（如RRF、加权分数）合并两路结果并排序
典型场景
- 企业知识库中同时存在“问法”与“术语”的差异
- 代码、产品名、设备型号等需要精确文本匹配的检索
- 医学、法律等专业术语密集的领域
实现选择
- Elasticsearch、OpenSearch等搜索引擎支持关键词+向量混合查询
- 向量数据库（如Milvus、Weaviate、Qdrant）内置混合检索能力
- 各RAG框架也支持编排混合检索流程
注意事项
两类结果的分数尺度不同，融合策略需要调优；重排序（Rerank）常作为混合检索之后的精排步骤，进一步提升质量。混合检索已是生产级RAG的标配。