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Glossaire

Récupération hybride

La récupération hybride combine la recherche vectorielle sémantique avec la recherche lexicale par mots-clés pour récupérer les passages pertinents. La recherche vectorielle capte le sens et la paraphrase, la recherche par mots-clés capte les termes et identifiants exacts, et une étape de fusion fusionne les deux ensembles de résultats afin de ne perdre ni les jetons précis ni les correspondances conceptuelles.

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

La récupération hybride reconnaît qu’aucun signal de récupération seul ne suffit pour une qualité de production. Les vecteurs denses excellent dans la similarité conceptuelle mais brouillent les identifiants exacts ; les méthodes lexicales éparses cernent les jetons précis mais ignorent le sens. En exécutant les deux et en fusionnant leurs classements, la récupération hybride améliore le rappel sans sacrifier la précision, ce qui importe lorsqu’une réponse doit être ancrée exactement dans le bon passage. Une passe de reclassement sur les candidats fusionnés affine ensuite le contexte final transmis au modèle.

Questions fréquentes

Pourquoi combiner la recherche vectorielle et la recherche par mots-clés ?
La recherche vectorielle peut manquer des termes exacts rares comme des références produit ou des codes d'erreur, tandis que la recherche par mots-clés rate les paraphrases. Fusionner les deux récupère les forces de chacune et accroît le rappel sur les requêtes du monde réel.
Comment les deux ensembles de résultats sont-ils combinés ?
Une méthode de fusion telle que la fusion de rang réciproque ou un mélange pondéré de scores reclasse les candidats fusionnés, souvent suivi d'un reclasseur à encodeur croisé pour la précision finale.