概述
它可以结合关键词搜索、语义检索、重新排名和生成答案。搜索界面应该帮助用户检查证据，而不是隐藏检索和生成之间的区别。
主要要点
- 将检索方法与查询类型相匹配。
- 通过生成的答案保持证据可见。
- 衡量任务的成功完成情况。
深入探讨
关键字搜索对于精确名称、代码和短语很有用。当查询和文档用不同的措辞表达相关的想法时，语义检索会有所帮助。混合系统组合信号，但最佳组合取决于收集和用户任务。排名决定哪些候选人首先出现。它可以考虑相关性、新鲜度、质量信号和用户权限。学习排名器仍然需要针对真实查询进行评估，包括不常见的术语和最近更改的文档。生成的答案又增加了一层。检查其主张是否得到检索到的材料的支持以及引用是否指向相关段落。对广泛相关页面的引用比直接确立主张的段落证据更弱。修正和探索的设计。显示有用的结果标题、片段、日期和来源；保留一种检查底层文档的方法。测试空结果、冲突的来源、拼写变化以及需要精确匹配的查询。衡量用户是否完成了任务，而不仅仅是他们是否单击了结果。
04工作示例
平衡精确匹配和语义匹配
在一个发明的帮助中心，一个用户搜索错误代码 XJ-42，而另一个用户则询问“为什么上传会在接近结束时停止？”
第一个查询受益于精确的标识符匹配；第二个可能受益于相关故障排除文章的语义检索。
在更改排名权重之前，评估这两种情况并检查任何生成的答案背后的证据。
它显示了什么
假设的查询展示了为什么搜索系统应该支持多个检索信号。
现实世界的实施
将精确的代码匹配与语义搜索相结合，形成技术帮助中心。
在回答有关政策变化的问题时显示过时的来源。
付诸实践
为什么这很重要
- 构建选择. 应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。
- 团队与工作流程. 良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。
- 风险与安全. 范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。
留意
- 将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。
- 团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。
- 如果不持续评估输出，质量可能会出现偏差。
后续步骤
- 绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。
- 在完全自动化之前定义人工检查点。
- 对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。
- 跟踪任务级结果以确认持续价值。
资料来源与延伸阅读
- Pinecone混合搜索
不断探索
常见问题
语义搜索总是比关键字搜索更好吗？
不会。准确的标识符和专门术语通常受益于词汇匹配。评估代表性查询的组合。