记忆检索中的 Hybrid Search（混合检索）如何实现？

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标准回答

关键词检索与向量检索各取候选 → 合并并按文档/记忆 ID 去重 → 用 RRF 等排名融合或经校准的加权评分排序 → 必要时重排 → 返回预算内的 Top K。检索与最终返回都要执行权限/版本过滤，不能直接相加量纲不同的原始分数。

通俗例子

用户搜“ANR”，关键词能抓住精确缩写，向量检索能补充“应用无响应”的内容；两路结果可用合适方法融合，不能随便加原始分数。

深入解释

**两种检索各擅长什么：**关键词检索容易找准型号、错误码等精确字符串；向量检索能补充意思接近、措辞不同的资料，例如把“应用无响应”与“ANR”联系起来。

**结果怎样合在一起：**两路先分别召回候选，再去重、融合或重排。原始分数来自不同计算，不能未经处理就直接相加；权限过滤必须对两路都生效。

易混淆点

相似度高不等于事实正确；Top K、融合权重和阈值应通过任务数据评估。

内容来源

• Android · AI Agent 知识手册 · 原条目 ai-Q65