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作者：来自 Elastic Enrico Zimuel 及 Florian Bernd

混合搜索功能现在已在 .NET Elasticsearch Semantic Kernel 连接器中提供。阅读这篇博客文章了解如何开始使用。

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我们与 Microsoft Semantic Kernel 团队合作，在 .NET Elasticsearch Semantic Kernel 连接器中推出了混合搜索功能 —— 这是首个实现该功能的向量数据库。Microsoft Semantic Kernel 最近宣布支持混合搜索用例，这让客户可以将 Elasticsearch 用于更广泛的应用。Elasticsearch 从 8.8.0 版本起就已支持混合搜索，在本文中，我们将介绍如何将 Elasticsearch 与 Semantic Kernel 结合使用混合搜索。

你可以在这里找到支持混合搜索的最新版本 Elasticsearch Semantic Kernel 连接器。如果你还不熟悉在 .NET 中的 Semantic Kernel 集成 Elasticsearch，建议先阅读我们之前发布的这篇文章。

什么是混合搜索？

混合搜索是一种强大的信息检索策略，它将两种或以上的搜索技术结合进一个搜索算法中。一个典型的用例是将词法搜索（例如 BM25）与语义搜索（例如 kNN）结合使用。通过并行运行这两种策略，用户可以获得更相关的结果，从而整体提升答案质量（见图 1）。

图 1：混合搜索是词法搜索与语义搜索的交集

为了合并结果，我们可以使用不同的策略。Elasticsearch 中的每个查询结果都会生成一个相关文档列表，并按分数值排序。这个分数是一个浮点数，表示文档的相关性，分数越高，相关性越强。

如果我们有两个结果列表，一个来自词汇搜索，另一个来自语义搜索，那么我们该如何将它们合并？

一种策略是使用 RRF（Reciprocal Rank Fusion）算法。这个算法会使用以下方式重新计算每个文档的得分：

score = 0.0
for q in queries:if d in result(q):score += 1.0 / (k + rank(result(q), d))
return score

其中：

• k 是一个排序常数

• q 是查询集合中的一个查询（例如词法查询和语义查询）

• d 是查询 q 返回结果中的一个文档

• result(q) 是查询 q 的结果集

• rank(result(q), d) 是文档 d 在查询 q 的结果中的排名位置

例如，假设我们运行一次混合搜索查询，目标是获取排名前 3 的重要文档。我们使用词法查询和语义查询，并设置 k = 1。

词法查询的结果按顺序为：

1. Doc4
2. Doc3
3. Doc2
4. Doc1

这意味着最相关的文档是 Doc4，其次是 Doc3、Doc2 和 Doc1。

语义查询的结果按顺序为：

1. Doc3
2. Doc2
3. Doc1
4. Doc5

接下来我们可以使用之前提到的算法计算 RRF 分数。在下表中，我们分别计算了词法查询和语义查询的分数，然后将两者相加得到最终的 RRF 分数。

Documents	Lexical	Semantic	RRF
Doc1	1/(1+4)	1/(1+3)	⅕ + ¼ = 0.4500
Doc2	1/(1+3)	1/(1+2)	¼ + ⅓ = 0.5833
Doc3	1/(1+2)	1/(1+1)	⅓ + ½ = 0.8333
Doc4	1/(1+1)	0	½ = 0.5
Doc5	0	1/(1+4)	⅕ = 0.2

对 RRF 分数进行排序后，我们得到以下结果：

1. Doc3
2. Doc2
3. Doc4
4. Doc1
5. Doc5

最后，排名前三的结果是：Doc3、Doc2 和 Doc4。

RRF 算法是 Semantic Kernel 中 Elasticsearch 混合搜索集成默认使用的算法。

Semantic Kernel 中的混合搜索集成

最新版本的 Elasticsearch Semantic Kernel 连接器在 ElasticsearchVectorStoreRecordCollection<TKey, TRecord> 类型中实现了全新的 IHybridSearch 接口。该接口在现有功能基础上新增了一个方法，定义如下：

HybridSearchAsync<TVector>(TVector vector,ICollection<string> keywords,int top,HybridSearchOptions<TRecord>? options = null,[EnumeratorCancellation] CancellationToken cancellationToken = default)

其中：

• vector 是用于语义搜索的 TVector（使用 kNN）；

• keywords 包含一组字符串，用于 Elasticsearch 的词法搜索 terms 查询（集合中的词被视为 OR 条件）；

• top 表示返回的最大文档数；

• options 是一些选项，比如用于向量搜索的向量属性/字段，用于词法搜索的属性/字段，或用 .NET 表达式树语法指定的额外预过滤条件；

• cancellationToken 是用于取消异步操作的 CancellationToken；

例如，假设我们重用之前文章《如何使用 Elasticsearch 向量存储连接器进行 Microsoft Semantic Kernel AI Agent 开发》中介绍的酒店数据集。

我们可以执行一次混合搜索查询，检索包含关键词 “downtown” 或 “luxury”，并结合使用向量 {1, 2, 3} 的语义搜索，返回排名前 5 的酒店：

var results = (collection as IKeywordHybridSearch<Hotel>).HybridSearchAsync(new float[] { 1, 2, 3 },["downtown", "luxury"],5).ToBlockingEnumerable().ToList();

如果我们想在执行混合搜索前应用过滤条件，可以使用 HybridSearchOptions。例如，假设我们只想考虑靠海滩的酒店，可以通过如下方式添加过滤器：Filter = x => x.Description.Contains("beachfront")。

var results = (collection as IKeywordHybridSearch<Hotel>).HybridSearchAsync(new float[] { 1, 2, 3 },["downtown", "luxury"],5,new HybridSearchOptions<Hotel>{Filter = x => x.Description.Contains("beachfront")}).ToBlockingEnumerable().ToList();

这样，搜索将只考虑靠海滩的酒店，然后应用之前的混合搜索条件（提示：基于表达式树的过滤也适用于 Semantic Kernel 中的常规向量搜索）。

最近版本的 Semantic Kernel 对基于表达式树的过滤支持，是对之前过滤 API 的很大改进。目前，Elasticsearch Semantic Kernel 连接器只支持比较操作符（=、!=、<、<=、>、>=）和布尔操作符（!、&&、||）。更多操作，如 collection.Contains()，将很快实现。

针对 .NET 应用的混合搜索，结合 Elasticsearch 和 Semantic Kernel

本文介绍了如何使用 Semantic Kernel 的混合搜索功能与 Elasticsearch 集成。展示了如何结合词法搜索和语义搜索以提升检索效果。该技术可用于改进信息检索系统，例如基于检索增强生成（RAG）。此外，我们还讲解了如何使用 HybridSearchOptions 对象应用预过滤，过滤条件可用 .NET 表达式树语法表达。

虽然 Reciprocal Rank Fusion 为结合词法和语义分数的混合搜索提供了稳健的默认方案 —— 正如本博客中使用 Semantic Kernel 展示的那样，Elasticsearch 还广泛支持其他检索器样式。这包括线性检索器（Linear Retriever）等选项，允许用户在 RRF 默认之外轻松定制组合策略，实现混合方法下的搜索相关性微调。

未来，我们将继续扩展对 Semantic Kernel 的支持，集成 Elasticsearch 的最新功能。祝你混合搜索愉快！

原文：First to hybrid search: with Elasticsearch and Semantic Kernel - Elasticsearch Labs