Когда стоит делать гибридный поиск и как взвешивать сигналы?

Гибридный поиск стоит применять, когда нужно объединить преимущества разных подходов — например, точный поиск по ключевым словам и семантический поиск с помощью моделей машинного обучения.

Взвешивание сигналов зависит от задачи и данных, но обычно учитывают:

• Релевантность ключевых слов (TF-IDF, BM25).
• Семантическую близость (векторные эмбеддинги).
• Поведенческие данные пользователей (клики, время на странице).
• Контекст запроса (местоположение, время).

Пример: при поиске документов можно сначала отфильтровать по ключевым словам, а затем переупорядочить результаты по семантической близости, задав веса 0.6 и 0.4 соответственно. Настройка весов требует экспериментов и оценки качества поиска.