主要观点：对不同的混合搜索解决方案进行实际数据测试和比较。
关键信息：

• 介绍了多种混合搜索策略，包括基线的朴素 BM25 跨字段搜索、朴素 KNN、互反排名融合（RRF）、朴素混合、添加纯向量回退、添加包含所有搜索词的 KNN 候选以及添加产品名称提升等。
• 通过代码实现了这些策略，并在 WANDS 家具电商数据集上进行了评估，给出了每个策略的平均 NDCG 和中位数 NDCG 结果。
  重要细节：
• 基线的 BM25 跨字段搜索是在所有字段中进行跨字段搜索，是常用的起始方法。
• 朴素 KNN 是使用 Elasticsearch 的 KNN 查询进行搜索。
• RRF 是通过合并两个系统的结果来实现的。
• 朴素混合策略是选择具有某种词汇匹配的向量候选，并基于 KNN 相似度进行排序。
• 添加纯向量回退是为了在没有词汇匹配时提供回退选项。
• 添加包含所有搜索词的 KNN 候选可以增加候选集的可信度。
• 添加产品名称提升是为了提升搜索结果的相关性。
  结果总结：不同策略的平均 NDCG 和中位数 NDCG 结果有所不同，添加产品名称提升的策略效果最好，中位数 NDCG 达到 0.841770，但这只是一个数据集的结果，不代表统计显著性，鼓励读者自己进行分析。同时提到可参加Cheat at Search with LLMs学习如何将 LLM 应用于搜索应用。