AI 进行混合检索主要通过以下步骤：
- 问题理解与分析2：
- AI 首先对用户输入的查询进行理解和分析。这包括识别查询的语言结构、提取关键信息和主题等。例如，对于 “如何提高新能源汽车的续航里程” 这样的问题，AI 会提取出 “新能源汽车”“续航里程”“提高” 等关键要素，以便后续检索。
- 对问题进行预处理，如去除噪声、纠正拼写错误、进行词法和句法分析等，以提高查询的准确性和可理解性。
- 选择检索方法组合：
- 确定参与混合的检索方法：常见的检索方法包括基于关键词的检索、语义检索、向量检索等2。基于关键词的检索通过匹配查询中的关键词与文本中的词汇来查找相关内容；语义检索则侧重于理解查询的语义含义，能够处理同义词、近义词等语言现象；向量检索是将文本转换为向量表示，通过计算向量之间的相似度来进行检索1。根据具体的应用场景和需求，选择两种或多种检索方法进行混合。
- 分配权重：为每种检索方法分配相应的权重，以确定它们在混合检索中的重要性程度。权重的分配可以基于多种因素，如检索方法的准确性、适用范围、数据特点等。例如，如果数据集中包含大量的专业术语和特定领域的词汇，那么基于关键词的检索可能会被赋予较高的权重；而对于语义复杂、需要理解上下文的查询，语义检索或向量检索的权重可能会更高。
- 分别执行检索操作：
- 基于关键词的检索：对预处理后的查询进行关键词提取，然后在知识库或数据库中查找包含这些关键词的文本。可以使用传统的数据库查询技术，如 SQL 查询等，快速筛选出与关键词匹配的文本片段1。
- 语义检索：利用自然语言处理技术对查询进行语义分析，将其转化为语义向量。同时，对知识库中的文本也进行语义向量的转换。通过计算查询语义向量与文本语义向量之间的相似度，找到与查询语义相关的文本。
- 向量检索：使用深度学习模型将查询和文本都转换为向量表示。这些向量通常包含了文本的语义信息和特征。然后，通过计算向量之间的距离或相似度，找出与查询向量最接近的文本向量，从而获取相关的文本内容2。
- 结果融合与排序2：
- 结果合并：将不同检索方法得到的结果进行合并。由于不同检索方法返回的结果可能存在重叠或差异，需要进行去重和整合处理，确保每个结果只出现一次。
- 重新排序：根据预先分配的权重和设定的融合策略，对合并后的结果进行重新排序。常见的融合策略包括加权平均、投票等。例如，对于每个检索结果，可以根据其在不同检索方法中的得分，乘以相应的权重后进行累加，得到最终的综合得分，然后按照综合得分对结果进行排序。
- 结果返回与反馈：
- 结果返回：将经过融合和排序后的检索结果返回给用户。这些结果通常是与用户查询最相关的文本片段、文档、知识条目等。
- 反馈处理：根据用户对检索结果的反馈，如点击、浏览、评价等行为，AI 可以进一步优化混合检索的过程。例如，如果用户对某些结果的满意度较高，那么可以增加相应检索方法的权重；如果用户对某些结果不满意，AI 可以分析原因，调整检索方法或权重分配，以提高后续检索的准确性和效果。
