语义搜索 vs 关键词搜索

一个 RAG 管道使用语义搜索查询内部文档向量数据库，并通过 Scavio 使用关键词搜索获取实时网络结果。两个结果集在发送给 LLM 作为上下文前被合并和重排，将机构知识与当前信息相结合。

语义搜索 vs 关键词搜索与Google, YouTube, Reddit相关。Scavio提供统一API来访问所有这些平台的数据。

传统关键词搜索依赖词频、倒排索引和 BM25 等算法对包含查询词汇的文档进行排名。语义搜索使用神经网络将文本转换为高维向量（embedding），并基于向量空间中的余弦相似度查找结果。这意味着对"affordable accommodation"的语义搜索可以匹配关于"budget hotels"或"cheap places to stay"的文档。在 RAG 应用中，结合两种方法能获得最佳结果：语义搜索用于召回，关键词搜索用于精确度。Scavio 等搜索 API 从主要平台返回关键词匹配结果，可以与向量数据库结果结合形成混合检索策略。