Hybrid Search demo

配合文章《向量与标量的混合过滤检索》的最小演示脚本。 脚本用 numpy 实现暴力混合检索，并对比 “pre-filter + brute”、“post-filter”、“in-filter” 三种策略 在不同选择度下的召回率与候选扫描量。

依赖

• Python 3.9+, numpy

运行

python compare_strategies.py

示例输出：

selectivity=0.5000  pre=1.000 post=1.000 in=1.000   scanned pre=5000 post=100 in=200
selectivity=0.0100  pre=1.000 post=0.080 in=0.960   scanned pre=100  post=100 in=2000
selectivity=0.0010  pre=1.000 post=0.000 in=0.620   scanned pre=10   post=100 in=10000

说明不同策略在选择度变化下的表现差异：post-filter 在低选择度下召回迅速崩溃； in-filter 需要随选择度放大 ef；pre-filter 在极低选择度下最稳。

这是教学 demo，不反映生产 ANN 索引的真实性能。