elasticsearch与向量数据库的混合检索方案,结合了二者的优势,为复杂检索场景提供更全面的解决方案。

在混合方案中,elasticsearch 负责处理结构化数据的关键词检索,向量数据库负责非结构化数据的语义检索,二者结果融合后返回给用户,提升检索的全面性,例如在电商搜索中,既匹配商品名称关键词,又找到风格相似的商品图像。

通过统一的接口层协调二者的检索过程,大模型对融合结果进行优化排序,让最终结果更符合用户意图,embedding向量与关键词的协同检索,在知识库查询中表现突出。

这种混合方案打破了单一检索技术的局限,为企业提供更灵活的检索服务,推动着检索技术在复杂业务场景中的应用。

Elasticsearch 与向量数据库的混合检索,可发挥各自优势。先利用 Elasticsearch 对文本进行全文检索,凭借其强大的分词和关键词匹配能力,快速筛选出相关度较高的候选结果。

再将这些候选结果的向量传入向量数据库,通过相似性计算进行二次排序,精准挖掘语义关联。例如在文档检索中,先由 Elasticsearch 匹配关键词,再经向量数据库优化排序,既保证召回率,又提升语义相关性,满足复杂检索需求。