混合检索（Hybrid Retrieval）是一种结合多种检索技术的方法，通常用于提升信息检索系统的准确性和效率。在基于大模型的应用开发中，它主要用于增强模型对特定任务或场景的理解能力。

混合检索的主要组成部分

1. 传统关键词匹配：如TF-IDF、BM25等算法。
2. 语义搜索：利用深度学习模型（例如BERT及其变种）来理解查询和文档之间的语义相似性。
3. 图谱/结构化数据检索：通过知识图谱或其他形式的结构化数据进行推理与关联分析。

在基于大模型应用中的作用

解决的问题：

1. 精度不足：

• 单一依赖神经网络可能会导致某些精确匹配的需求无法满足。
• 结合传统的统计方法可以提高召回率和精度。

2. 上下文缺失：

• 大型语言模型虽然能处理自然语言输入并生成响应，但它们可能缺乏最新的实时信息或者私有领域的专业知识。
• 引入外部数据库或索引系统可以帮助补充这些内容。

3. 效率瓶颈：

• 完全依靠密集向量表示计算耗时较长，在大规模文本集合上尤其明显。
• 利用稀疏特征加速初步筛选阶段有助于整体性能优化。

4. 可解释性差：

• 纯黑盒操作难以追踪决策路径。
• 加入规则引擎或者其他可解析组件能够增加透明度。

实现方式示例

一个典型的实现流程如下所示：

在这个过程中，“混合”体现在两个方面：

• 数据来源多样化；
• 使用了不同类型的算法协同工作以达到最佳效果。

这种设计使得整个系统既具备强大的泛化能力又不失针对性优势。