混合搜索结合了多种搜索方法，以提高搜索结果的相关性和准确性。通常，它集成了传统的基于关键字的搜索和更现代的上下文感知方法，如使用机器学习模型的语义搜索。
在混合搜索中，系统可能首先使用诸如关键字匹配 (使用布尔运算符或tf-idf) 之类的传统技术来过滤结果，然后应用机器学习模型来基于语义相关性对结果进行排名或细化。例如，传统的IR系统可以基于关键词频率返回文档列表，但是语义搜索模型 (例如BERT) 可以基于对查询含义的更深入理解来重新排序结果。
混合搜索对于改善系统中的用户体验是有效的，其中高精度 (如精确术语匹配) 和高召回率 (语义含义) 都很重要。它被用于许多现代搜索引擎，内容管理系统和电子商务平台，以提供更相关和个性化的搜索结果。