在Bloom filter中，我们无法直接搜索两个值，因为Bloom filter是用于快速检查一个元素是否存在于一个集合中的数据结构。然而，我们可以将两个值合并成一个值，并将其作为单个元素插入Bloom filter中，然后一起搜索。

以下是一个示例代码：

import mmh3
from bitarray import bitarray

class BloomFilter:
    
    def __init__(self, size, hasher):
        self.size = size
        self.hasher = hasher
        self.bit_array = bitarray(size)
        self.bit_array.setall(0)
    
    def add(self, value):
        for seed in self.hasher:
            result = mmh3.hash(str(value[0])+str(value[1]), seed) % self.size
            self.bit_array[result] = 1
    
    def search(self, value):
        for seed in self.hasher:
            result = mmh3.hash(str(value[0])+str(value[1]), seed) % self.size
            if self.bit_array[result] == 0:
                return False
        return True

bf = BloomFilter(100, [2, 7, 11])
bf.add((1, 2))
bf.search((1, 2))

在这个代码示例中，我们将两个值(1, 2)合并成"12"，并使用MurMurhash3哈希函数来生成3个散列值。这些散列值用于设置Bloom filter中的相应位。在搜索时，我们也将两个值合并成一个哈希键，使用相同的散列函数计算其散列值，并检查Bloom filter中的相应位是否为1。如果所有位都为1，则返回True，否则返回False。