基于火山引擎云搜索的混合搜索实战

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来源｜字节跳动云搜索团队 在搜索应用中，传统的 Keyword Search 一直是主要的搜索方法，它适合精确匹配查询的场景，能够提供低延迟和良好的结果可解释性，但是 Keyword Search 并没有考虑上下文信息，可能产生不相关的结果。最近几年，基于 向量检索技术 的搜索增强技术 Semantic Search 越来越流行，通过使用机器学习模型将数据对象(文本、图像、音视频等)转化成向量，向量距离代表对象间的相似性，如果使用的模型和问题领域相关性高，则往往能更好地理解上下文和搜索意图，进而提高搜索结果的相关性，反之，如果模型和问题领域相关性不高，则效果会大打折扣。 Keyword Search 和 Semantic Search 都存在明显的优劣势，那么是否可以通过组合它们的优点来整体提高搜索的相关性？答案是简单的算术组合并不能收到预期的效果，主要原因有两个： 首先是 ………………………………