混合检索是一种信息检索技术，它通过融合多种检索方法（如基于关键词的传统检索、基于语义的向量检索或基于深度学习的嵌入检索）来提升查询结果的准确性和全面性。这种方法旨在弥补单一检索模型的局限性，例如关键词检索可能忽略语义相似性，而语义检索又可能受限于数据稀疏性，通过协同优化，混合检索能够在复杂场景下实现更精准的相关性匹配。
在AI产品开发的实际落地中，混合检索广泛应用于搜索引擎优化、智能推荐系统和内容管理平台。例如，在电商推荐引擎中，结合用户历史行为的关键词匹配和商品描述的语义分析，混合检索能动态生成个性化推荐列表，显著提升点击率和用户满意度；在智能客服中，它帮助整合FAQ数据库和实时对话理解，快速响应复杂查询。这种技术不仅降低了误检率，还增强了系统的可扩展性，成为现代AI产品高效落地的关键组件。
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