Как подбирались коэффициенты для гибридного поиска?

Коэффициенты для гибридного поиска обычно подбираются экспериментально, с учётом специфики данных и задачи. Гибридный поиск объединяет несколько методов (например, BM25 и эмбеддинги), и коэффициенты определяют вклад каждого из них.

Подходы к подбору коэффициентов:

• Ручная настройка: на основе интуиции и анализа результатов меняются веса и оценивается качество поиска.
• Оптимизация на валидационной выборке: с помощью метрик (например, MAP, NDCG) перебираются разные комбинации коэффициентов.
• Обучение модели ранжирования: коэффициенты могут быть параметрами модели, которые обучаются на размеченных данных.

Пример: если гибридный скор вычисляется как score = α * BM25 + (1 - α) * embedding_score, то α подбирается так, чтобы максимизировать качество поиска на тестовой выборке.