Ga naar inhoud
Woordenlijst

Hybride retrieval

Hybride retrieval combineert semantische vector search met lexicale keyword search om relevante passages op te halen. Vector search vangt betekenis en parafrase, keyword search vangt exacte termen en identifiers, en een fusion-stap voegt beide resultatensets samen zodat noch precieze tokens noch conceptuele matches worden gemist.

Synoniemen: hybride search, dense-sparse retrieval, vector plus keyword search, fusion retrieval

Hybride retrieval erkent dat geen enkel retrievalsignaal genoeg is voor productiekwaliteit. Dense vector embeddings zijn sterk in conceptuele gelijkenis maar vervagen exacte identifiers; sparse lexicale methoden raken precieze tokens maar negeren betekenis. Door beide te draaien en hun rankings te fuseren, verbetert hybride retrieval de recall zonder precisie op te offeren, wat belangrijk is wanneer een antwoord exact in de juiste passage onderbouwd moet zijn. Een reranking-pass over de gefuseerde kandidaten scherpt daarna de uiteindelijke context aan die aan het model wordt gegeven.

Veelgestelde vragen

Waarom vector search en keyword search combineren?
Vector search kan zeldzame exacte termen zoals SKU's of foutcodes missen, terwijl keyword search parafrases mist. Fusion herwint de sterke kanten van beide en verhoogt recall op echte queries.
Hoe worden de twee resultatensets gecombineerd?
Een fusionmethode zoals reciprocal rank fusion of een gewogen scoreblend herordent de samengevoegde kandidaten, vaak gevolgd door een cross-encoder-reranker voor uiteindelijke precisie.