混合搜索

混合搜索在一个查询中结合了全文（BM25）搜索与KNN向量搜索，使用倒数排名融合（RRF）融合结果。这利用了两种检索方法的优势：BM25的关键词精确性与向量相似度的语义理解。

全文搜索擅长精确关键词匹配和稀有术语，但会遗漏概念上相似的内容。向量搜索捕捉语义含义，但在模糊查询中可能产生噪声。混合搜索结合两者，因此在任一或两者信号中得分高的文档会被展示。

倒数排名融合（RRF）

RRF是一种基于排名的融合算法。它基于排名位置而非原始分数进行操作，避免了需要归一化不兼容的分数尺度（BM25分数是无界的；KNN距离有不同的尺度）。

公式

RRF_score(d) = SUM over all result sets r:  weight_r / (rank_constant + rank_r(d))

其中：

  • d 是一个文档
  • rank_r(d) 是文档在结果集 r 中的1-based位置（按该检索器的分数排序）
  • rank_constant 是一个平滑常数（默认：60，可通过 rank_constant 选项配置）
  • weight_r 是每个检索器的可选权重（默认：1.0）

如果文档未出现在特定结果集中，该集合对该文档的贡献为0。

rank_constant 参数

  • rank_constant=60 是默认值。
  • 较低的值（例如10）会放大排名靠前项目的差异。
  • 较高的值（例如100）会使排名间的影响力更均匀分布。

基本混合查询

在 WHERE 子句中结合 MATCH(...) 和 KNN(...)，并使用 OPTION fusion_method='rrf'：

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  • SQL
  • JSON
📋
SELECT id, hybrid_score()
FROM t
WHERE match('machine learning')
  AND knn(vec, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
OPTION fusion_method='rrf';

这会将文本搜索和 KNN 搜索作为独立的并行子查询运行，然后使用 RRF 融合结果。如果没有 fusion_method='rrf'，查询会作为常规 KNN 搜索运行，仅通过文本匹配进行过滤（预混合行为）。

可用函数

  • hybrid_score() - RRF 融合分数（仅在混合查询中可用）
  • weight() - BM25 文本匹配分数
  • knn_dist() - 向量距离（如果有多个 KNN 子查询，则取最小值）

选项

选项 类型 默认值 描述
fusion_method 字符串 (无) 设置为 'rrf' 以启用混合搜索。必需。
rank_constant 整数 60 RRF 公式中的平滑常数
window_size 整数 0（自动） 每个子查询在融合前检索的结果数量。当为0时，从 KNN k（带过采样）和查询 LIMIT 自动计算
fusion_weights 元组 (全部为1.0) RRF 评分中每个子查询的权重

调整 rank_constant

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  • SQL
  • JSON
📋
-- Default rank_constant=60 (gentler ranking)
SELECT id, hybrid_score() FROM t
WHERE match('machine learning') AND knn(vec, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
OPTION fusion_method='rrf';
-- rank_constant=10 (sharper top-rank differences)
SELECT id, hybrid_score() FROM t
WHERE match('machine learning') AND knn(vec, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
OPTION fusion_method='rrf', rank_constant=10;

属性过滤

标准 WHERE 过滤器可与混合搜索一起使用。过滤器应用于文本和 KNN 子查询：

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  • SQL
  • JSON
📋
SELECT id, category, hybrid_score()
FROM t
WHERE match('machine learning')
  AND knn(vec, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
  AND category = 1
OPTION fusion_method='rrf';

排序

默认情况下，结果按 hybrid_score() DESC 排序。您可以覆盖此设置：

‹›
  • SQL
SQL
📋
-- Sort by hybrid score ascending
SELECT id, hybrid_score() FROM t
WHERE match('machine learning') AND knn(vec, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
ORDER BY hybrid_score() ASC
OPTION fusion_method='rrf';
-- Sort by text weight
SELECT id, weight() FROM t
WHERE match('machine learning') AND knn(vec, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
ORDER BY weight() DESC, id ASC
OPTION fusion_method='rrf';
-- Sort by KNN distance
SELECT id, knn_dist() FROM t
WHERE match('machine learning') AND knn(vec, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
ORDER BY knn_dist() ASC
OPTION fusion_method='rrf';

无匹配文本

如果文本查询未匹配任何文档，仅 KNN 结果会对 RRF 分数做出贡献：

SELECT id, hybrid_score() FROM t
WHERE match('xyznonexistent') AND knn(vec, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
OPTION fusion_method='rrf';
-- Returns results ranked purely by KNN rank

多个 KNN 搜索

单个混合查询可以将文本搜索与不同向量属性上的多个 KNN 搜索结合。所有内容通过 RRF 融合：

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  • SQL
  • JSON
📋
-- Three-way fusion: text + vec1 KNN + vec2 KNN
SELECT id, hybrid_score()
FROM t
WHERE match('machine learning')
  AND knn(vec1, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
  AND knn(vec2, (1.0, 0.0, 0.0, 0.0))
OPTION fusion_method='rrf';
-- KNN-only fusion (no text), two vector searches
SELECT id, hybrid_score()
FROM t
WHERE knn(vec1, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1))
  AND knn(vec2, (1.0, 0.0, 0.0, 0.0))
OPTION fusion_method='rrf';

没有 fusion_method 的多个 KNN 搜索会产生错误。

加权融合（fusion_weights）

默认情况下，所有子查询贡献相等（权重1.0）。要为文本与 KNN 搜索赋予不同的重要性，请使用 fusion_weights 并使用显式别名：

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  • SQL
  • JSON
📋
SELECT id, hybrid_score()
FROM t
WHERE match('machine learning') AS text
  AND knn(vec1, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1)) AS dense1
  AND knn(vec2, (1.0, 0.0, 0.0, 0.0)) AS dense2
OPTION fusion_method='rrf',
       fusion_weights=(text=0.7, dense1=0.2, dense2=0.1);

别名规则

SQL:

  • 使用 AS alias 对 MATCH(...) 和 KNN(...) 命名。没有隐式/默认别名。
  • 省略的别名默认权重为1.0。
  • 引用不存在的别名会产生错误。

JSON:

  • "query" 是全文子查询的固定别名。
  • 每个 KNN 条目通过 "name" 属性设置 KNN 别名。
  • 命名为 "query" 的 KNN 条目与文本别名冲突并产生错误。
  • fusion_weights 中不支持隐式别名（无显式 "name" 的字段名）。

部分权重

您可以仅为部分子查询指定权重；其余默认为1.0：

-- Only boost text, KNN searches default to weight 1.0
SELECT id, hybrid_score()
FROM t
WHERE match('machine learning') AS text
  AND knn(vec1, (0.1, 0.1, 0.1, 0.1)) AS dense1
  AND knn(vec2, (1.0, 0.0, 0.0, 0.0)) AS dense2
OPTION fusion_method='rrf', fusion_weights=(text=2.0);

简化语法：hybrid_match()

对于在 float_vector 属性上配置了自动嵌入的表，hybrid_match() 提供了一个简写，可自动从单个查询字符串运行文本和 KNN 搜索：

‹›
  • SQL
SQL
📋
-- Explicit vector field
SELECT id, hybrid_score() FROM t WHERE hybrid_match('machine learning', vec);
-- Auto-detect vector field (requires exactly one auto-embedding attribute)
SELECT id, hybrid_score() FROM t WHERE hybrid_match('machine learning');
-- With custom k and rank_constant
SELECT id, hybrid_score() FROM t
WHERE hybrid_match('machine learning', vec, {k=3})
OPTION rank_constant=10;
-- With attribute filter
SELECT id, hybrid_score() FROM t
WHERE hybrid_match('machine learning', vec) AND category=1;

hybrid_match() 自动执行以下操作：

  1. 将文本查询作为 BM25 全文搜索运行
  2. 从同一文本字符串生成嵌入
  3. 使用该嵌入运行 KNN 搜索
  4. 通过 RRF 融合结果

要求：向量属性必须为自动嵌入配置model_name和from。如果没有配置，hybrid_match()将返回错误。

简化的JSON语法：hybrid

对于具有自动嵌入的表，JSON中可以使用"hybrid"属性作为简写：

‹›
  • JSON
JSON
📋
⚙
POST /search
{
  "table": "hj",
  "hybrid": { "query": "machine learning" }
}
POST /search
{
  "table": "hj",
  "hybrid": { "query": "machine learning", "field": "vec" }
}
POST /search
{
  "table": "hj",
  "hybrid": { "query": "machine learning" },
  "options": { "rank_constant": 10 }
}

"hybrid"属性不能与"knn"一起使用。

混合查询中的自动嵌入KNN

当向量属性具有自动嵌入时，可以在knn对象中使用"query"（字符串）代替"query_vector"（数组）：

POST /search
{
  "table": "ht",
  "knn": { "field": "vec", "query": "machine learning", "k": 5 },
  "query": { "match": { "title": "machine learning" } },
  "options": { "fusion_method": "rrf" }
}

字符串会在查询时自动嵌入。如果没有配置自动嵌入，这将返回错误。

执行架构

内部地，混合查询会被拆分为N+1个并行子查询：

  1. 任务0：全文（BM25）子查询（如果文本查询为空则跳过，以避免用全扫描结果污染RRF）
  2. 任务1..N：每个knn(...)条目对应一个KNN子查询

所有子查询并发运行。在全部完成之后，RRF融合：

  1. 从每个子查询收集排序结果
  2. 对于每个文档，累积其出现在每个子查询中的RRF得分贡献
  3. 按融合后的RRF得分降序排序
  4. 将knn_dist()设置为每个文档在所有KNN子查询中的最小距离
  5. 保留来自文本子查询的weight()
K 最近邻向量搜索 更新表结构和设置
Last modified: March 23, 2026