RAG
Căutare hibridă: BM25 și vectori în aceeași căutare
Căutarea hibridă rulează aceeași întrebare de două ori: o dată cu BM25, care găsește cuvintele și codurile exacte, și o dată pe vectori, care găsesc textele apropiate ca sens. Cele două liste se unesc, de obicei prin Reciprocal Rank Fusion, iar un reranker alege la final ce ajunge la model.
Actualizat la
Ce este BM25?
Un algoritm de căutare pe text (full-text) care caută exact cuvintele din întrebare. Prinde ce scrie literă cu literă: un nume, un cod de produs, un cod de eroare.
De ce nu ajunge căutarea semantică?
Căutarea pe embeddings găsește bine textele cu același sens, scrise altfel. Poate rata însă potrivirea exactă: la o întrebare despre un anumit cod de eroare, aduce pagini despre coduri de eroare în general. BM25 caută chiar șirul acela.
Cum se combină cele două liste?
Prin Reciprocal Rank Fusion (RRF). Fiecare document primește puncte după locul ocupat în fiecare listă, iar documentele aflate sus în ambele urcă în clasament. RRF lucrează pe poziții, așa că scorurile celor două căutări nu trebuie să aibă legătură între ele, iar documentația Elasticsearch notează că metoda nu cere reglaje.
Ce face un reranker?
Un model care recitește candidații și îi reordonează după cât de bine răspund la întrebare. La modelul care scrie răspunsul ajung doar cei mai relevanți. Modelul citește mai puțin text, deci costă mai puțin; pasul de reranking adaugă însă puțină latență.
Întrebări frecvente
BM25 sau căutare vectorială?
Pentru nume, coduri și termeni exacți, BM25. Pentru întrebări scrise altfel decât documentul, vectorii. Anthropic arată că împreună dau rezultate mai complete decât oricare dintre ele singură.
Ce înseamnă căutare semantică?
Căutare după sens. Întrebarea și documentele devin embeddings, iar căutarea întoarce textele cele mai apropiate ca sens de întrebare.
Există unelte open source pentru căutare hibridă?
Da. qmd, de exemplu, e un motor de căutare care rulează local, cu licență MIT. Are căutare BM25, căutare pe vectori și o căutare hibridă care unește listele cu RRF și le reordonează cu un reranker LLM. Expune și un server MCP, deci un agent îl poate folosi ca unealtă.
Ce este query expansion?
Un model scrie variante ale întrebării, iar căutarea le rulează pe toate alături de întrebarea originală. În căutarea hibridă din qmd, întrebarea originală primește greutate mai mare la fuziune.
Căutarea hibridă înlocuiește RAG?
Nu. Ea e pasul de căutare din RAG: rezultatele ei intră în prompt, iar modelul răspunde din ele.
Surse
Citește și
Articole înrudite
Ce este RAG și cum funcționează, pas cu pas
RAG (Retrieval-Augmented Generation) înseamnă că modelul caută întâi în documentele tale și scrie răspunsul din ce a găsit. Documentele se taie în bucăți, fiecare bucată devine un embedding într-un index, iar la fiecare întrebare bucățile cele mai apropiate ca sens intră în prompt, lângă întrebare.CiteșteRăspuns cu sursa: cum reduci halucinațiile AI
Un răspuns cu sursa pune lângă fiecare afirmație pasajul din document care o susține. Modelul primește voie să spună „nu știu”, scoate întâi citatele și abia apoi răspunde, iar o afirmație fără citat se retrage. Halucinațiile scad mult, dar nu dispar, așa că deciziile importante le verifică un om.Citește
Studii de caz
Servicii legate
Vrei căutare bună pe documentele firmei?
Spune-ne unde stau documentele și ce caută colegii cel mai des. Vedem împreună ce căutare li se potrivește.
Scrie-ne