什么混合检索？在基于大模型的应用开发中，混合检索主要解决什么问题？
混合检索的定义
混合检索（Hybrid Retrieval）是一种结合多种检索技术优势的信息检索方法，旨在通过整合不同检索策略提升检索系统的准确性、召回率和适应性。其核心思想是将基于关键词的检索（如BM25、TF-IDF）与基于语义的检索（如向量检索、深度学习模型）相结合，以应对单一检索方法的局限性。
在混合检索中，系统通常会并行或串行地执行多种检索操作，例如：
- 关键词检索：基于用户查询中的关键词，快速定位包含这些关键词的文档。
- 语义检索：将用户查询和文档表示为向量，通过计算向量相似度（如余弦相似度）来衡量语义相关性。
- 知识图谱检索：利用知识图谱中的实体和关系，扩展查询语义，检索与查询相关的结构化信息。
最终，系统会根据一定的策略（如加权融合、排序学习）将不同检索方法的结果进行融合，返回综合得分最高的文档。
混合检索在基于大模型应用开发中解决的问题
在大模型（如LLM）的应用开发中，混合检索主要解决以下问题：
1. 大模型的知识时效性问题
- 问题：大模型的预训练数据通常存在时效性限制，无法实时获取最新的知识。例如，ChatGPT的训练数据截至2023年，对于2024年及以后的事件或信息无法直接回答。 <