Day 13:不要在 Lexical 和 Semantic 中二選一：Hybrid Search 與 RRF 融合

2026 iThome 鐵人賽

DAY 13

AI Engineering

30 天打造 Codebase Intelligence Agent：從程式碼檢索、結構化索引到變更影響分析實戰系列第 13 篇

18th鐵人賽

__zoe

團隊nutc imac

2026-09-27 01:55:04

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昨天我們成功把 23 個語法 Chunks 轉換成 1024 維向量並存入 SQLite。

但如果你在程式碼庫裡只押注向量檢索，很快會踢到鐵板：

當使用者搜尋精確名稱（例如 COLLECTION_NAME 或某個特定錯誤代碼）時，Embedding 模型往往會把它當成一般單詞，算出來的相似度常常輸給其他語意豐富但毫無關聯的長段落。
反過來，當使用者問「Qdrant 本機路徑在哪裡設定？」時，程式碼裡可能寫的是 QDRANT_LOCAL_DIR 或直接宣告在檔案最上層，純文字比對若沒對齊字元就會交白卷。

今天我們要實作 Hybrid Search（混合檢索），不再強迫自己在關鍵字（Lexical）與向量（Semantic）之間二選一，而是利用工業界標準的 Reciprocal Rank Fusion（RRF） 演算法將兩邊結果融為一體！

為什麼用 RRF（Reciprocal Rank Fusion）？

合併分數最直覺的做法是「加權相加」（例如 $0.5 \times \text{BM25} + 0.5 \times \text{Cosine}$）。但文字搜尋的分數（TF-IDF / 命中次數）與向量的餘弦相似度（-1 到 1）量綱完全不同，正規化門檻極高，稍微換個查詢詞權重就跑掉了。

RRF 不看絕對分數，只看名次（Rank）：

$$RRF_Score(d) = \sum_{m \in M} \frac{1}{k + r_m(d)}$$

$M$：檢索管道集合（文字搜尋、向量搜尋）。
$r_m(d)$：文件 $d$ 在該管道中的名次（1-based）。
$k$：平滑常數（工程慣例通常取 $60$），防止排在第一名的候選權重過度膨脹。

只要某個檔案在兩邊都有上榜，它的 RRF 分數就會顯著超越只在單邊露臉的結果；若在精確文字拿到第 1 名，也能保有足夠高的競爭力。

核心實作：`app/hybrid_search.py`

我們將文字比對（Day 7）與向量比對（Day 12）整合進混合檢索模組：

# app/hybrid_search.py
from typing import List, Dict, Any
from app.codebase import CodebaseAnalyzer, VectorIndexer
from app.embeddings import EmbeddingProvider

class HybridSearchEngine:
    def __init__(self, analyzer: CodebaseAnalyzer, vector_indexer: VectorIndexer, embed_provider: EmbeddingProvider):
        self.analyzer = analyzer
        self.vector_indexer = vector_indexer
        self.embed_provider = embed_provider

    def search(self, query: str, limit: int = 5, rrf_k: int = 60) -> List[Dict[str, Any]]:
        # 1. 取得 Lexical 候選 (關鍵字比對)
        lexical_candidates = self._lexical_search(query, limit=10)

        # 2. 取得 Semantic 候選 (向量餘弦比對)
        query_vec = self.embed_provider.embed_text(query)
        semantic_candidates = self.vector_indexer.search_semantic(query_vec, limit=10)

        # 3. 執行 Reciprocal Rank Fusion (RRF)
        scores: Dict[str, float] = {}
        candidate_map: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}

        # 計入 Lexical 排名權重
        for rank, item in enumerate(lexical_candidates, start=1):
            key = f"{item['path']}:{item['start_line']}"
            candidate_map[key] = item
            scores[key] = scores.get(key, 0.0) + (1.0 / (rrf_k + rank))

        # 計入 Semantic 排名權重
        for rank, item in enumerate(semantic_candidates, start=1):
            key = f"{item['path']}:{item['start_line']}"
            if key not in candidate_map:
                candidate_map[key] = item
            scores[key] = scores.get(key, 0.0) + (1.0 / (rrf_k + rank))

        # 4. 排序並輸出標準 Evidence
        sorted_keys = sorted(scores.keys(), key=lambda k: scores[k], reverse=True)
        results = []
        for k in sorted_keys[:limit]:
            item = candidate_map[k]
            item["rrf_score"] = scores[k]
            results.append(item)

        return results

    def _lexical_search(self, query: str, limit: int) -> List[Dict[str, Any]]:
        """確定性文字逐行比對"""
        results = []
        files = self.analyzer.discover_python_files()
        for rel_path in files:
            safe_path = self.analyzer.resolve_safe_path(str(rel_path))
            try:
                lines = safe_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
            except UnicodeDecodeError:
                continue

            for idx, line in enumerate(lines, start=1):
                if query.lower() in line.lower():
                    results.append({
                        "path": str(rel_path).replace("\\", "/"),
                        "start_line": idx,
                        "end_line": idx,
                        "kind": "lexical_match",
                        "name": query,
                        "content": line.strip()
                    })
                    if len(results) >= limit:
                        return results
        return results

實作單元測試：`tests/unit/test_hybrid_search.py`

在不依賴任何外部模型的環境下，使用 HashEmbeddingProvider 驗證 RRF 融合邏輯是否正確去重與加權：

# tests/unit/test_hybrid_search.py
import sqlite3
from app.codebase import CodebaseAnalyzer, VectorIndexer
from app.embeddings import HashEmbeddingProvider
from app.hybrid_search import HybridSearchEngine

def test_rrf_hybrid_fusion(tmp_path):
    repo = tmp_path / "repo"
    repo.mkdir()
    src = repo / "src"
    src.mkdir()

    # 建立測試檔案
    sample_file = src / "search_target.py"
    sample_file.write_text("QDRANT_STORAGE_PATH = '/local/path'\n", encoding="utf-8")

    analyzer = CodebaseAnalyzer(str(repo))
    conn = sqlite3.connect(":memory:")
    conn.row_factory = sqlite3.Row
    vector_indexer = VectorIndexer(conn)
    provider = HashEmbeddingProvider(dim=1024)

    # 模擬向量寫入
    vector_indexer.index_chunk(
        "src/search_target.py", "constant", "QDRANT_STORAGE_PATH", 1, 1,
        "QDRANT_STORAGE_PATH = '/local/path'", provider.embed_text("Qdrant storage path")
    )

    engine = HybridSearchEngine(analyzer, vector_indexer, provider)
    results = engine.search("QDRANT_STORAGE_PATH", limit=1)

    assert len(results) == 1
    assert results[0]["path"] == "src/search_target.py"
    assert results[0]["start_line"] == 1
    assert "rrf_score" in results[0]

執行測試確認通過：

uv run pytest tests/unit/test_hybrid_search.py -v

tests/unit/test_hybrid_search.py::test_rrf_hybrid_fusion PASSED [100%]
============================== 1 passed in 0.05s ==============================

實際檢索驗證：查詢 `mobileai-local-rag`

在 CLI 串接 hybrid-search 指令後，我們以自然語言查詢「Qdrant path」：

uv run python -m app.cli hybrid-search "Qdrant path"

輸出結果展現了混合檢索的威力，同時網羅了精確引用與語意片段：

Top Evidence Results for "Qdrant path":

1. [Lexical] src/build_index.py:2
   import: from qdrant_client import QdrantClient (RRF: 0.0322)

2. [Semantic File] src/build_index.py:1-60
   file: 向量索引建立管線與資料庫初始化 (RRF: 0.0318)

3. [Semantic Func] src/rag_chat.py:25-45
   function: init_qdrant_session() 本機路徑設定與客戶端連線 (RRF: 0.0161)