Lumaktaw sa nilalaman
Glossary

Hybrid Retrieval

Pinagsasama ng hybrid retrieval ang semantic vector search at lexical keyword search para kumuha ng relevant passages. Nahuhuli ng vector search ang kahulugan at paraphrase, nahuhuli ng keyword search ang exact terms at identifiers, at pinagsasanib ng fusion step ang dalawang result sets para hindi mawala ang precise tokens o conceptual matches.

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

Inaamin ng hybrid retrieval na walang iisang retrieval signal ang sapat para sa production quality. Mahusay ang dense vector embeddings sa conceptual similarity pero pinalalabo ang exact identifiers; mahusay ang sparse lexical methods sa precise tokens pero hindi pinapansin ang kahulugan. Sa pagpapatakbo ng pareho at pag-fuse ng rankings, pinapataas ng hybrid retrieval ang recall nang hindi isinasakripisyo ang precision, mahalaga ito kapag kailangang grounded ang sagot sa eksaktong tamang passage. Pinapatalas pa ng reranking pass sa fused candidates ang final context na ibinibigay sa model.

Mga madalas itanong

Bakit pagsamahin ang vector at keyword search?
Maaaring mamiss ng vector search ang rare exact terms gaya ng SKUs o error codes, habang namimiss ng keyword search ang paraphrases. Pinagsasama ng fusion ang lakas ng bawat isa at pinapataas ang recall sa real-world queries.
Paano pinagsasama ang dalawang result sets?
Gumagamit ang fusion method gaya ng reciprocal rank fusion o weighted score blend para i-rerank ang merged candidates, madalas sinusundan ng cross-encoder reranker para sa final precision.