在sqlite-vec中实现混合搜索：结合FTS5与向量搜索的最佳实践

混合搜索技术概述

在现代应用开发中，单一的搜索方式往往难以满足用户需求。传统的关键词搜索（如SQLite的FTS5）擅长精确匹配，而向量搜索则能捕捉语义相似性。将两者结合的混合搜索技术能显著提升搜索质量。

技术实现方案

数据表设计

实现混合搜索需要同时建立两种类型的虚拟表：

1. FTS5虚拟表：用于存储和索引文本内容
2. vec0虚拟表：用于存储文本的向量表示（如嵌入向量）

关键设计要点是让两个表共享相同的rowid，这样可以通过JOIN操作关联搜索结果。

数据插入流程

1. 将原始文本插入FTS5表
2. 使用嵌入模型（如all-MiniLM-L6-v2）生成文本向量
3. 将向量数据插入vec0表，保持与FTS5表相同的rowid

混合搜索执行

搜索过程分为三个主要步骤：

1. 向量搜索：使用vec0表执行近似最近邻搜索
2. 全文搜索：使用FTS5表执行关键词匹配
3. 结果融合：采用"互惠排名融合"算法合并两种搜索结果

互惠排名融合(RRF)算法详解

RRF是一种成熟的搜索结果融合算法，其核心思想是：

1. 为每种搜索方法的结果分配独立排名
2. 计算每个结果在两种排名中的位置
3. 使用公式计算综合得分：

   综合得分 = (1/(k+全文排名) × 全文权重) + (1/(k+向量排名) × 向量权重)
   

4. 按综合得分排序返回最终结果

其中k是平滑参数（通常设为60），权重参数可根据业务需求调整。

实践建议

1. 向量维度匹配：确保使用的嵌入模型与vec0表定义的维度一致
2. 权重调整：根据业务场景调整全文和向量搜索的权重比例
3. 性能优化：对于大型数据集，考虑限制每种搜索返回的结果数量
4. 模型选择：选择适合领域的小型高效嵌入模型

应用场景

这种混合搜索技术特别适合以下场景：

• 电商产品搜索（结合精确匹配和语义扩展）
• 内容推荐系统
• 知识库问答
• 文档检索系统

通过合理配置，开发者可以在SQLite中构建出媲美专业搜索引擎的混合搜索能力，而无需引入复杂的外部系统。