Co je to hybridní vyhledávání v Qdrant a jak kombinovat dense + sparse?

Hybridní vyhledávání v Qdrant je kombinovaná metoda, která spojuje výhody hustých (dense) vektorových embeddingů a řídkých (sparse) textových reprezentací za účelem zlepšení kvality vyhledávání.

• Husté vyhledávání je založeno na hledání podle vektorových embeddingů získaných z modelů hlubokého učení (například BERT), které dobře zachycují sémantiku.
• Řídké vyhledávání využívá klasické metody, například hledání podle klíčových slov nebo TF-IDF, které dobře fungují s přesnou shodou termínů.

V Qdrant je hybridní vyhledávání realizováno kombinací skóre z hustých a řídkých komponent. Obvykle se to dělá takto:

1. Pro dotaz se vypočítá hustý vektor a provede se hledání v databázi vektorů.
2. Paralelně nebo sekvenčně se provádí řídké hledání (například přes externí vyhledávač).
3. Výsledky se sloučí pomocí váženého součtu skóre, kde lze nastavit váhy pro husté a řídké části.

Příklad pseudokódu pro sloučení skóre:

final_score = alpha * dense_score + (1 - alpha) * sparse_score

kde alpha je koeficient, který řídí přispění každého typu vyhledávání.

Tento přístup umožňuje zohlednit jak sémantickou blízkost (husté), tak přesnou shodu klíčových slov (řídké), čímž se zvyšuje relevance výsledků.