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通过Astra DB混合搜索提升Python搜索相关性
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原文英文，约2400词，阅读约需9分钟。
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内容提要
Astra DB现已支持混合搜索，结合向量搜索与BM25关键词搜索，提升搜索准确性达45%。该功能通过重排序模型优化结果，适用于Python应用，增强检索相关性。
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关键要点
- Astra DB现已支持混合搜索，结合向量搜索与BM25关键词搜索，提升搜索准确性达45%。
- 混合搜索通过重排序模型优化结果，适用于Python应用，增强检索相关性。
- 混合搜索结合了向量搜索的上下文理解和关键词搜索的精确匹配，提供更全面的搜索结果。
- 重排序是通过交叉编码器模型进行的，能够更准确地评分相关性。
- 用户可以通过Python代码创建数据库和集合，并配置向量和关键词搜索的设置。
- 使用$hybrid属性可以同时进行向量和关键词搜索，并对结果进行重排序。
- 用户可以自定义向量嵌入模型，并提供自己的向量进行搜索。
- 混合搜索可以处理自然语言查询，并通过关键词提取提高搜索的相关性。
❓
延伸问答
Astra DB的混合搜索是什么？
Astra DB的混合搜索结合了向量搜索和BM25关键词搜索，通过重排序模型优化搜索结果，提升搜索准确性。
如何在Python中使用Astra DB的混合搜索？
在Python中使用Astra DB的混合搜索需要安装astrapy库，创建数据库和集合，并配置向量和关键词搜索的设置。
混合搜索如何提高搜索相关性？
混合搜索通过结合向量搜索的上下文理解和关键词搜索的精确匹配，能够提升搜索结果的相关性，最多可提高45%。
什么是重排序模型，它在混合搜索中起什么作用？
重排序模型是通过交叉编码器实现的，它根据原始查询和文档评分相关性，从而优化搜索结果的排序。
如何自定义向量嵌入模型进行混合搜索？
用户可以提供自己的向量嵌入模型，并在创建文档时使用$vector属性进行索引，同时使用$lexical属性进行关键词搜索。
混合搜索支持自然语言查询吗？
是的，混合搜索可以处理自然语言查询，并通过关键词提取提高搜索的相关性。
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