本文解释了混合搜索的概念，它结合了传统的基于关键词的搜索（如 BM25）和现代的向量搜索。向量搜索使用嵌入将文本表示为数值向量，从而实现语义理解和更快速地检索相似含义。该过程包括嵌入文档、将这些向量与索引（如 HNSW）一起存储在数据库中、使用相同的模型嵌入用户查询，然后使用余弦相似度等相似性度量来查找最近邻向量。这种方法是支持检索增强生成（RAG）系统的基础。 AI
影响 通过实现语义理解和高效的信息检索来增强 AI 搜索能力。
排序理由 该集群讨论了实现 AI 搜索能力的技术概念和方法，而不是新产品发布或重大行业事件。
- BM25
- Vectors
- embedding
- Hierarchical Navigable Small World graphs
- pgvector
- Pinecone
- qdrant
- retrieval-augmented generation
- Vector Search
- Weaviate
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