Hybrid 检索 + LLM Rerank

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1. 编号和同义表达，适合怎样查？

向量检索能处理一些不同说法，但遇到精确编号时，字面匹配仍可能更有帮助。先用下面几类问题比较两种方式：

查询	向量检索需要观察什么	字面检索需要观察什么
BW-20260301-0042 的订单	能否保留精确编号的差异	编号是否被完整识别和匹配
vegan 选项	能否关联“植物基”	没有共同字词时是否遗漏
员工面包福利	是否找到同一业务主题	是否同时命中关键字词

两种检索各有可能遗漏的内容。本章尝试把它们的候选合并，这种做法叫 hybrid，也就是混合检索。

                     用户查询
                        │
            ┌───────────┴────────────┐
            ▼                        ▼
     +-------------+          +-------------+
     | 向量检索     │          │ BM25 检索    │
     | top-10      │          │ top-10      │
     +-------------+          +-------------+
            │                        │
            └───────────┬────────────┘
                        ▼
                  +----------+
                  | RRF 融合  │       ← 用 Reciprocal Rank Fusion
                  +----------+         合并两个排名列表，跳过分数尺度问题
                        │
                        ▼
                  +-----------+
                  | LLM 重排   │       ← 给 LLM 看 top-K 候选
                  +-----------+         让它选最相关的 final_k 个
                        │
                        ▼
              拼进 prompt 让 LLM 回答

本章把这套完整做出来。

<!-- bread-visual:start -->

图解： 编号更适合字面匹配；同义表达更依赖语义。 RRF 融合的是排名，不是直接相加两种检索的原始分数。

<!-- bread-visual:end -->

---

2. 跑起来

cd ch04_hybrid
python main.py

预期输出（截取问题 1 的展示）：

======================================================================
问题 1: BW-20260301-0042 这个订单退款时要注意什么？
======================================================================
  [向量检索 top-5]
    #1 [bread_workshop.md] (chunk 5) ## 五、订单编号规则
    #2 [bread_workshop.md] (chunk 4) ## 四、退换货政策
    ...
  [BM25 检索 top-5]
    #1 [bread_workshop.md] (chunk 5) ## 五、订单编号规则
    #2 [bread_workshop.md] (chunk 4) ## 四、退换货政策
    ...
  [Hybrid (RRF) top-5]
    #1 [bread_workshop.md] (chunk 5) score=0.033
    ...
  [LLM 重排 final top-3]
    #1 [bread_workshop.md] (chunk 4) ## 四、退换货政策
    #2 [bread_workshop.md] (chunk 5) ## 五、订单编号规则

AI: 根据订单编号 BW-20260301-0042 退款时，必须提供完整的订单编号...