为何Milvus hybrid_search未指定重排序器时返回相同分数？

我正在使用Zilliz Cloud上的Milvus 2.6，通过Python客户端执行混合搜索（hybrid_search）。当调用该接口未提供重排序器（传入ranker=None）时，所有返回结果的分数均相同（如0.01639344…），而非各自的相似度分数。简化代码片段如下：

res3 = client.hybrid_search(
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    reqs=[request_1, request_2],
    ranker=None,
    output_fields=["content"],
    limit=2
)

我原本预期未指定重排序器时，混合搜索仍会返回基于各搜索组件的有效分数。请问：

1. Milvus hybrid_search在未使用重排序器时返回所有结果分数相同是否为预期行为？
2. 若不是，应如何调用该接口以获取正确的单结果分数且不使用重排序器？

1. 这是预期行为。当hybrid_search不指定重排序器（ranker=None）时，Milvus会采用默认的简单合并策略，此时返回的分数并非各搜索组件的原始相似度分数，而是统一的占位数值——因为没有重排序器来聚合或保留各子查询的原始分数，所以所有结果的分数会显示为同一个固定值。

2. 若要获取各搜索组件的原始相似度分数且不使用重排序器，你需要拆分混合搜索为多个独立的单查询，分别调用search接口，再自行合并结果。示例代码如下：

# 执行第一个向量搜索
res1 = client.search(
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    data=[embedding_1],
    anns_field="embedding",
    param={"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}},
    output_fields=["content"],
    limit=2
)

# 执行第二个查询（示例为另一向量查询，也可替换为布尔查询等）
res2 = client.search(
    collection_name=COLLECTION_NAME,
    data=[embedding_2],
    anns_field="embedding",
    param={"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}},
    output_fields=["content"],
    limit=2
)

# 自行合并结果集（可根据业务需求去重、按分数排序等）
combined_results = res1[0] + res2[0]

通过这种方式，每个search接口返回的结果都会保留各自的原始相似度分数，你可以根据实际需求处理合并逻辑，比如去重、按分数排序等。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Schiffer Marget