6.2 向量检索vs关键词检索：混合检索与重排序实战对比
向量检索vs关键词检索：混合检索与重排序实战对比
向量、关键词、混合、重排序，如何选对检索方案？本节基于《AI工程》第6章「RAG and Agents」— Retrieval Algorithms：向量检索、关键词检索、混合检索、重排序（Rerank）。
一、两种检索范式
《AI工程》将检索算法分为向量检索与关键词检索两大类，并讨论混合检索与重排序的实践。
| 类型 | 原理 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|
| 向量检索 | 语义相似度 | 能理解同义、换说法 | 精确词匹配弱 |
| 关键词检索 | BM25、TF-IDF | 精确词、专有名词好 | 不理解语义 |
二、向量检索
2.1 原理
将文本编码为向量，用余弦相似度或欧氏距离检索。
importnumpyasnpfromsentence_transformersimportSentenceTransformer model=SentenceTransformer("paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")defvector_search(query:str,doc_embeddings:np.ndarray,doc_texts:list,top_k:int=5):query_emb=model.encode([query])scores=np.dot(doc_embeddings,query_emb.T).flatten()top_indices=np.argsort(scores)[::