🛰️ 现代搜索技术全景：从“寻找”到“理解”与“生成”

在前文中，我们已经学习了三层地基：

• 布尔模型：精准的“硬匹配”与过滤。
• VSM & TF-IDF：文本向量化的开山鼻祖。
• BM25：工业级词法排序的标杆。

现代搜索技术在此基础上，融合了深度学习与大语言模型（LLM），正在经历从“寻找相关链接”向“直接提供答案”的范式迁移。

🚀 搜索技术的四次革命

阶段	核心技术	搜索范式	代表产品
1.0 词法时代	TF-IDF, BM25, 倒排索引	关键词匹配	早期 Google, Lucene
2.0 语义时代	BERT, 双塔模型, 向量库	语义相似度匹配	Pinterest, 淘宝语义搜索
3.0 生成时代 (RAG)	LLM, 向量检索, 交叉编码器	检索增强生成	Perplexity, New Bing
4.0 原生 AI 时代	生成式检索 (GR), Agentic Search	索引即生成、Agent 规划	DSI (实验性), OpenAI Search

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🗺️ 现代搜索全景流程图

现代搜索不再是一个简单的线性过程，而是由“多路召回”、“分层排序”和“生成合成”构成的复杂系统。

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🧭 核心技术选型一览

1) 混合检索 (Hybrid Search)

• 定义：将 BM25（关键词精准）与向量检索（语义泛化）通过 RRF（Reciprocal Rank Fusion）等算法进行融合。
• 价值：既能处理“iPhone 15 Pro”这种专有名词，也能理解“苹果最新款手机”的语义。

2) 神经重排 (Neural Reranking)

• 技术：使用 Cross-Encoder（交叉编码器）或 LLM（如 RankGPT）对 Top 50-100 个候选结果进行“精修”。
• 痛点：精度极高，但延迟（Latency）也是最大的挑战。

3) 检索增强生成 (RAG)

• 核心：将检索出的知识片段（Chunks）作为“上下文”喂给 LLM，让其生成带有事实依据的答案。
• 演进：正在从简单的 Retrieve -> Generate 转向 Plan -> Retrieve -> Filter -> Generate -> Verify 的 Agentic RAG 模式。

4) 生成式检索 (Generative Retrieval)

• 趋势：抛弃传统的索引查找，通过模型直接生成文档的 ID 或摘要（如 DSI 架构）。这是近年来学术界比较活跃的探索方向。

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🧱 生产级决策矩阵

业务场景	推荐技术组合	核心关注点
电商/商品搜索	混合检索 + 树模型精排	转化率 (CVR)、关键词精准度
企业知识库/QA	语义检索 + RAG	事实准确性、引用来源可追溯
长文档/法律搜索	多向量检索 (ColBERT) + 摘要生成	细粒度匹配、上下文长度
高并发海量搜索	BM25 + 向量检索 + 模型蒸馏	QPS、内存占用、延迟控制

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🤔 思考题

1. 为什么在拥有了强大的 LLM 后，传统的 BM25（词法检索）依然很难被完全替代？
2. 向量飘移（Model Drift）是什么？当你的 Embedding 模型升级时，如何保证线上索引的平滑切换？
3. RAG 系统的性能瓶颈通常在哪里？是检索阶段还是 LLM 生成阶段？

🎉 章节小结

现代搜索技术已不再仅仅是“寻找链接”。它通过混合检索扩展视野，通过神经重排确保精度，最终通过 RAG 将零散的知识聚合为直观的答案。掌握这些技术的组合方案，是构建下一代智能搜索系统的核心能力。