---
title: "Гибридті іздеу"
description: "Лексикалық іздеу әрдайым жұмыс істейді, семантика мен граф күшейтуі — қосымша; нәтижелер RRF арқылы біріктіріледі, оларсыз іздеу толық мәтіндік."
---

# Гибридті іздеу

Notarium-дегі іздеу бірін-бірі толықтыратын тәуелсіз арналардан құралған. Толық мәтіндік (лексикалық) іздеу әрдайым қолжетімді және баптауды қажет етпейді. Мағына бойынша семантикалық іздеу мен граф байланыстарын ескеру — оның үстіндегі қосымша қабаттар. Арналардың нәтижелері біртұтас рейтингке біріктіріледі, ал қосымша қабаттар қолжетімсіз болса — іздеу толық мәтін бойынша қатесіз жұмысын жалғастыра береді.

## Үш арна

| Арна | Не істейді | Қашан жұмыс істейді |
|---|---|---|
| Лексикалық (FTS/BM25) | Сөздер мен тіркестердің дәл сәйкестігін табады, BM25 бойынша реттейді | Әрдайым, баптаусыз |
| Семантикалық (векторлар) | Ортақ сөздер болмаса да, мағынасы жақынын табады | Қосымша (`VECTOR_SEARCH`) |
| Граф күшейтуі | Табылғанның `[[wiki-сілтемелер]]` арқылы көршілерін тартады | Қосымша (`GRAPH_BOOST`), әдепкіде өшірулі |

Лексикалық арна — негіз: ол іске қосылған соң бірден жұмыс істейді, ештеңе орнатудың қажеті жоқ. Семантикалық арна мағынаны түсінуді қосады (синонимдер, қайта тұжырымдаулар), ал граф күшейтуі байланыстар туралы білімді қосады.

## Нәтижелер қалай біріктіріледі

Арналар **RRF** алгоритмімен (Reciprocal Rank Fusion, k=60) біріктіріледі: әр арна өз реттелген тізімін береді, ал RRF оларды салыстыруға келмейтін «шикі» бағалар бойынша емес, орындар бойынша ортақ рейтингке жинайды. Осылайша лексикалық сәйкестік пен мағыналық жақындық бірге өлшенеді. Біріктіру жазба деңгейінде — оның тұрақты идентификаторы бойынша жүреді.

```mermaid
flowchart LR
  q([Сұраныс]) --> fts[Лексика · FTS/BM25]
  q --> vec[Семантика · векторлар]
  q --> gr[Граф · 1-hop]
  fts --> rrf{RRF біріктіруі}
  vec --> rrf
  gr --> rrf
  rrf --> res([Нәтижелер])
```

## Егер семантика қолжетімсіз болса

Семантикалық қабат өшірулі не қолжетімсіз болуы мүмкін: `VECTOR_SEARCH` қосылмаған, векторлық стек орнатылмаған, модель жүктелмеген немесе сұраныс векторын есептеу таймаутқа сыймаған. Осы жағдайлардың кез келгенінде сұранысты лексикалық арна өңдейді — іздеу әрдайым жауап береді және семантиканың жоқтығынан қате шығармайды.

> [!note] Семантика қалау бойынша қосылады
> Векторлық іздеу ауыр нативті стекті тартады (дискіде ~660 МБ) және эмбеддинг моделін жадыға жүктейді (жүздеген МБ RAM), сондықтан ол жария образда әдепкіде өшірулі. Оны қалай қосу керектігі мен қай модельді таңдау керектігі [Іздеуді баптау](/docs/self-hosting/search-setup/) бөлімінде сипатталған.

## Сіз қайда іздейсіз

- **Spotlight / OmniSearch** — жазбаға жылдам, реттелген өту. Мұнда толық гибрид жұмыс істейді: тек сөздің дәл сәйкестігі емес, релеванттылық маңызды. [Іздеу және Spotlight](/docs/guides/search-spotlight/) бөлімін қараңыз.
- **Ағын сүзгісі** ([Ағындағы](/docs/guides/feed/) `?q=`) — корпус бойынша лексикалық сүзгі: ол терминдер шынымен кездесетін жазбаларды қалдырады және қалталар, тегтер мен күндер бойынша сүзгілермен қосарланады.

## Индекс және оны қайта құру

Іздеу индексі — туынды білім: ол файлдардан құрылады және ресканмен толық қалпына келтіріледі. Бір кеңістікке — бір индекс. Эмбеддинг моделін ауыстыру — миграция емес, векторлық бөлікті нөлден қайта құру. Үлкен қордағы векторлық индексті алғаш құру минуттарға, тіпті сағаттарға созылады; сол уақытта интерфейс «Building search index…» индикаторын көрсетеді, ал іздеудің өзі лексикалық режимде қолжетімді болып қала береді.

Сабақтас тақырыптар: [Білім графы](/docs/concepts/knowledge-graph/) — үшінші арна қайдан келеді, [Іздеуді баптау](/docs/self-hosting/search-setup/) — семантиканы қосу және тирді таңдау, [File-first](/docs/concepts/file-first/) — индекс неге қалпына келтіріледі.