3.7 智能向量检索系统实战：关键词+语义+来源筛选，多条件检索完整实现，企业级检索方案

3.7 智能向量检索系统实战：关键词+语义+来源筛选，多条件检索完整实现

引言：精准检索是RAG系统的核心

在实际的RAG应用中，用户往往需要根据多个条件进行检索：关键词匹配、语义相似度、文档来源、时间范围等。单一的向量检索无法满足这些复杂需求。智能向量检索系统需要融合多种检索策略，实现精准、灵活的多条件检索。

今天，我们将构建一个完整的智能向量检索系统，包括关键词检索、语义检索、元数据筛选、多策略融合等。通过完整的代码实现，让你掌握如何构建企业级的智能检索系统。

一、检索需求分析

1.1 常见检索场景

mindmap
  root((检索需求))
    关键词检索
      精确匹配
      模糊匹配
      多关键词
    语义检索
      向量相似度
      语义理解
    元数据筛选
      来源筛选
      时间筛选
      分类筛选
    组合检索
      多条件AND
      多条件OR
      权重组合

1.2 检索需求分类

class RetrievalRequirements</