请说明混合检索的定义，并阐述在大模型应用开发中，它旨在克服哪些具体问题？

回答思路

1. 【回答框架 1】混合检索是结合稀疏检索（如BM25）与稠密检索（如向量检索）的搜索方法，旨在同时利用关键词匹配的精确性和语义理解的泛化能力。
2. 【回答框架 2】在大模型应用中，单一检索方式存在局限：稀疏检索难以处理同义词和语义查询，稠密检索可能忽略精确术语和专有名词。混合检索通过融合两者结果，提升召回率与准确性。
3. 【回答框架 3】混合检索通常采用加权融合或重排序策略，如RRF（Reciprocal Rank Fusion）或使用交叉编码器进行精细化排序，以平衡相关性和多样性。
4. 【回答框架 4】它主要解决知识库检索中的语义鸿沟、长尾查询覆盖不足以及精确匹配需求等问题，从而提高生成答案的质量与可信度。
5. 【关键点 1】混合检索=稀疏检索+稠密检索，结合精确匹配与语义匹配。
6. 【关键点 2】解决单一检索的局限性：语义泛化不足和精确匹配缺失。
7. 【关键点 3】常用融合策略：加权和、RRF或重排序模型。
8. 【关键点 4】在RAG中显著提升检索召回率和生成质量。
9. 【易错点 1】混合检索不能保证完全消除误检，仍需评估和调优融合权重。
10. 【易错点 2】不能简单认为稠密检索优于稀疏检索，二者互补。
11. 【易错点 3】混合检索增加计算开销，需考虑延迟和资源成本。