那对于这个融合，我可以使用什么方式去融合呢，工业界使用什么工具或代码，学术界使用什么算法

在工业界和学术界，有多种方式可以实现向量检索和结构化信息的融合。以下是一些常见的方法：

1. 索引和查询扩展：在工业界，通常使用搜索引擎技术来实现向量检索和结构化信息的融合。搜索引擎可以构建索引，将文本和结构化信息的向量表示存储在索引中，并支持高效的查询。此外，还可以通过查询扩展技术在查询过程中利用结构化信息来改进检索结果。

2. 知识图谱融合：在学术界，一种常见的方法是将结构化信息与知识图谱融合。知识图谱是一种以图形形式表示实体、属性和关系的知识库。通过将结构化信息与知识图谱进行链接，可以丰富文本的语义表示，并提供更多的上下文信息。

3. 融合模型结构：另一种方式是设计混合模型，将文本和结构化信息的表示进行融合。例如，可以使用深度学习模型如Transformer，将文本和结构化信息同时输入模型，并通过多层注意力机制来融合两者之间的信息。

具体选择何种方式取决于应用场景和需求。在工业界，常使用现有的搜索引擎技术，如Elasticsearch、Solr等。而学术界则着重于算法的研究和探索新的融合方法。同时，还有一些开源工具和库可供使用，如Anserini、FAISS等，可以用于实现向量检索和结构化信息的融合。