Glossary
A plain-language definition from the Curriculo hiring glossary.
混合搜索结合了精确的关键词匹配和语义搜索，因此它可以找到包含相同词语和相同含义的文本。
为什么它对招聘
很重要候选人以不同的方式描述相同的技能。一个人写的是 PostgreSQL，另一个人写的是 Postgres，第三个人写的是她管理公司的关系数据库。关键词搜索只能找到第一个。语义搜索可能会错过诸如许可证号码等确切术语。混合搜索可以找到所有三个，并将确切匹配放在顶部。
它的工作原理
- 关键词搜索使用共享术语对文档进行评分，通常使用一种称为 BM25 的方法。
- 语义搜索将文本转换为向量，即捕捉含义的数字列表，并找到具有相近向量的文档。
- 两个结果列表合并为一个排名。
一种常见的合并公式
相互排名融合为每个文档在每个列表中赋予一个分数，分数为 1 / (k + 排名)，然后将分数相加。常数 k 通常设置为 60。
例子：一份简历在关键词结果中排名第二，在语义结果中排名第五。其分数为 1 / 62 + 1 / 65，约为 0.0315。一份简历在关键词结果中排名第一，但在语义结果中未出现，分数为 1 / 61，约为 0.0164。第一份简历排名更高，因为两种方法都同意它。
常见错误
- 假设语义搜索理解每个细分术语而不进行测试。
- 完全放弃关键词搜索，失去像许可证号码这样的确切匹配。
- 只在职位名称上进行搜索，而不是搜索人们描述的工作。
- 从不检查结果与少数已知的优秀候选人。