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Glosario

Recuperación híbrida

La recuperación híbrida combina la búsqueda vectorial semántica con la búsqueda léxica por palabras clave para recuperar pasajes relevantes. La búsqueda vectorial capta el significado y la paráfrasis, la búsqueda por palabras clave capta los términos e identificadores exactos, y un paso de fusión combina ambos conjuntos de resultados para que no se pierdan ni los tokens precisos ni las coincidencias conceptuales.

Sinónimos: hybrid search, dense-sparse retrieval, vector plus keyword search, fusion retrieval

La recuperación híbrida reconoce que ninguna señal de recuperación por sí sola es suficiente para la calidad de producción. Las incrustaciones vectoriales densas destacan en la similitud conceptual pero difuminan los identificadores exactos; los métodos léxicos dispersos aciertan con los tokens precisos pero ignoran el significado. Al ejecutar ambos y fusionar sus clasificaciones, la recuperación híbrida mejora la exhaustividad sin sacrificar la precisión, lo que importa cuando una respuesta debe fundamentarse exactamente en el pasaje correcto. Un paso de reclasificación sobre los candidatos fusionados afina entonces el contexto final entregado al modelo.

Preguntas frecuentes

¿Por qué combinar la búsqueda vectorial y la de palabras clave?
La búsqueda vectorial puede pasar por alto términos exactos poco frecuentes como SKU o códigos de error, mientras que la búsqueda por palabras clave se pierde las paráfrasis. Fusionar ambas recupera las fortalezas de cada una y eleva la exhaustividad en las consultas del mundo real.
¿Cómo se combinan los dos conjuntos de resultados?
Un método de fusión como la fusión de rango recíproco o una mezcla ponderada de puntuaciones reordena los candidatos combinados, a menudo seguido de un reclasificador de codificador cruzado para la precisión final.