本文系统梳理知识库搜索算法，涵盖关键词检索（倒排索引、TF-IDF、BM25）、语义向量检索（嵌入、ANN、向量数据库）、混合检索与重排序（Sparse+Dense、Reranker、学习排序）、问答与RAG增强，以及结构化与图检索。文章强调以“召回-粗排-精排”的多阶段架构平衡相关性、可解释性与成本，结合评测、监控与合规实现工程落地；同时给出国内产品在场景中的集成思路，形成从基线到RAG的渐进式实施路线与未来演进方向。