微软技术社区：做RAG？向量搜索还不够

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RAG流程检索器肯定应该支持向量搜索，因为这可以找到与用户查询具有相似语义的文档，但向量搜索还不够。检索器应该支持完全混合搜索，这意味着它可以同时执行向量搜索和全文搜索，然后合并并重新排列结果。这将使RAG流程能够找到语义相似的概念，还可以找到精确匹配项，例如专有名称、ID和数字。   混合搜索步骤 Azure AI Search提供包含以下所有组件的完整混合搜索： 它使用距离度量（通常是余弦或点积）执行 向量搜索。 它使用BM25 评分算法执行 全文搜索 。 它使用倒数秩融合算法 合并 结果。 它使用语义排名器（Bing 使用的机器学习模型）对结果 重新排名 ，将每个结果与原始用户查询进行比较并分配 0-4 之间的分数。 什么时候需要混合搜索？ 为了证明超越向量搜索的重要性，基于 来 自一家虚构的公司 文档，讨论了医疗保健和福利等 ………………………………