必须用关键词检索的情况是输入不可替换的标识符（如版本号v2.4.1、错误码ERR_5031、API路径/v1/tenant/billing/export），否则语义检索会泛化导致漏文档；语义检索适用于自然语言提问（如“支付失败如何回滚订单”），需开启Vector Search或使用Dify等问答入口；混合检索为默认推荐，需配置keyword与vector子句权重并启用ContextSearch Rerank。
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你需要在火山引擎知识库中快速定位信息，但面对关键词检索和语义检索两种方式拿不定主意——选错会导致查不到关键文档、返回大量无关内容，甚至让AI生成结果偏离事实。
先看场景：什么情况必须用关键词检索
第一步：打开火山引擎控制台 → 进入「云搜索服务 OpenSearch」→ 选择已创建的知识库实例。
第二步：在查询调试面板中，勾选「Keyword Search」模式（禁用向量检索开关）。
第三步：输入明确的、不可替换的标识符，例如版本号 v2.4.1、内部系统代号「星尘调度平台」、错误码 ERR_5031、精确的API路径 /v1/tenant/billing/export。这些内容一旦用语义检索，模型可能把「v2.4.1」泛化为「最新版」或「2.x系列」，【导致完全漏掉目标文档】。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
什么情况必须用语义检索
当你提问的是自然语言问题，比如“用户投诉支付失败后如何回滚订单状态”，而原始文档里写的是“交易超时未确认时执行事务回滚”或“支付网关返回timeout时调用cancelOrder接口”——关键词检索会因措辞差异完全失效。
方法一：在相同调试面板中，关闭 Keyword Search，开启「Vector Search」并确保向量索引已构建完成（状态显示为 active）。
方法二：直接使用 Dify 或火山 ContextSearch 的自然语言问答入口，系统自动路由至语义通道，无需手动切换。
注意：语义检索依赖 Embedding 模型质量，若发现“退款流程”总召回“退货政策”，说明当前模型对电商领域语义建模不足，需更换为 finetuned 的行业专用 embedding 模型。
混合检索：多数真实业务的默认选择
绝大多数企业级知识查询既不能只靠字面匹配，也不能全靠语义发散——比如搜索“发票红冲失败”，既要命中含「ERR_INVOICE_REVERSE」的日志片段（关键词强需求），也要召回《财务系统异常处理 SOP》中关于“开票系统逆向操作约束”的段落（语义强需求）。
① 进入知识库配置页 → 找到「检索策略」模块 → 选择「Hybrid Search」。
② 设置子句权重：将 keyword 子句设为 0.6，vector 子句设为 0.4；若业务中精确标识符占比更高（如金融风控场景），可调至 0.75:0.25。
③ 启用 Rerank：勾选「ContextSearch Rerank」，该模块会对混合召回的 Top-50 结果做二次语义精排，确保最相关段落排在前三位。
这一步必须做完，否则混合检索只是简单加权，无法解决评分维度不一致问题。
