Hybrid Search
La recherche hybride combine recherche vectorielle dense (similarité sémantique) avec recherche sparse par mots-clés (correspondance exacte) pour des résultats plus précis.
Qu’est-ce que Hybrid Search ?
La recherche hybride est une stratégie combinant deux paradigmes fondamentalement différents — recherche vectorielle dense et recherche sparse par mots-clés — pour une meilleure précision que chaque approche seule. Les deux recherches s'exécutent en parallèle et sont fusionnées via Reciprocal Rank Fusion (RRF). La recherche dense trouve du contenu sémantiquement similaire tandis que la sparse excelle dans les correspondances exactes de noms, codes et terminologie technique.
Comment fonctionne Hybrid Search ?
Pipeline parallèle : chemin dense pour la similarité vectorielle, chemin sparse pour les mots-clés. Les listes classées sont fusionnées avec RRF.
Pourquoi Hybrid Search est important
Améliore le rappel de récupération de 10-30 % par rapport à chaque méthode seule.
Comment Chatloom utilise Hybrid Search
Composant central du pipeline RAG de Chatloom avec pgvector et tsvector indexé GIN, combinés via fonction RRF personnalisée.
Termes associés
Explorez les concepts associés pour approfondir votre compréhension.
Questions fréquentes
- Qu'est-ce que le RRF ?
- Un algorithme combinant plusieurs listes classées par scoring positionnel.
- Est-ce plus lent ?
- Minimalement — 5-15 ms supplémentaires car les recherches sont parallèles.
- Quand est-ce mieux que la seule recherche vectorielle ?
- Quand votre base contient des identifiants spécifiques, de la terminologie technique ou des noms propres.