混合检索
混合检索结合多路检索结果，常见做法是同时使用关键词检索与向量检索，以覆盖精确词语和语义改写。
两路检索如何互补
关键词或 BM25 检索适合查找型号、错误码与明确术语；稠密 嵌入 检索可以发现措辞不同但语义相关的文本。二者的返回分数通常不在同一尺度，不能直接相加后就视为可靠排序。
合并与重排
- RRF（倒数排名融合）使用名次而非原始分数，将不同结果列表融合。
- 分数融合需要处理尺度及权重，并用验证集评估。
- 合并候选后可用 重排 模型进一步排序。
Qdrant 的 Query API 支持多路预取与融合；“融合”与逐对计算相关性的重排是不同步骤。
示例：错误码查询
假设用户搜索“E104 上传失败”。我们会让关键词通道保留错误码精确命中，让向量通道补充“文件无法提交”的相关说明，再去重和排序。该例是流程设计，不是某产品的效果承诺。
怎么判断值得使用
建议在同一问题集上比较关键词、向量和混合三种方案，分别统计相关证据是否被召回、前列结果质量、延迟及存储成本。更复杂的检索方案不保证更好；文档权限与版本过滤应对各路候选一致生效。
参考资料
- Qdrant：Hybrid Search — 通道互补与成本。
- Qdrant：Hybrid Queries — 多路预取、RRF 与融合。