解决方案概述
要在JavaScript项目中实现高性能混合搜索，Orama提供了一个轻量级但功能强大的解决方案。以下是具体实现步骤和关键要点：
实施步骤
- 安装与初始化：通过npm安装
@orama/orama后，首先需要定义一个包含文本和向量字段的schema。例如可以同时包含字符串类型的描述字段和向量类型的嵌入字段。 - 数据插入：使用
insert方法插入文档时，注意同时提供文本内容和向量表示。文本内容可以是产品描述等字段，向量则应该是通过嵌入模型(如OpenAI)生成的高维表示。 - 索引构建：Orama会自动为文本字段构建倒排索引，为向量构建ANN(近似最近邻)索引。这一过程无需显式调用，插入数据后即可完成。
- 混合查询：执行搜索时，可以通过设置
mode参数为'hybrid'来触发混合搜索，并可以指定文本搜索和向量搜索的相对权重。
优化建议
- 对于向量维度，1536是比较通用的选择(如OpenAI text-embedding-3-small模型)。
- 可以通过实验调整BM25参数(针对文本搜索)和距离度量(针对向量搜索)来优化结果。
- 考虑将Orama部署在边缘网络(如Cloudflare Workers)来减少延迟。
注意事项
混合搜索性能取决于数据集大小和硬件环境。对于特别大的数据集，建议先在客户端进行筛选再执行混合搜索。
本答案来源于文章《Orama：高性能全文本和向量搜索引擎》
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