¿Qué es la generación de candidatos y qué enfoques (BM25, denso, híbrido)?

La generación de candidatos es una etapa en los sistemas de búsqueda y recomendación, en la que se selecciona un conjunto limitado de candidatos relevantes de un gran volumen de datos para un procesamiento más preciso posterior (por ejemplo, clasificación).\n\nEnfoques principales para la generación de candidatos:\n\n- BM25 — método clásico basado en la frecuencia inversa de palabras (TF-IDF), que evalúa la relevancia de los documentos mediante palabras clave de la consulta. Funciona bien con datos textuales, es rápido y interpretable.\n\n- Recuperación densa — utiliza representaciones vectoriales densas (embeddings) de consultas y documentos, obtenidas mediante redes neuronales. Permite tener en cuenta la semántica y el contexto, no solo la coincidencia exacta de palabras.\n\n- Híbrido — combina enfoques BM25 y denso para aprovechar las ventajas de ambos: coincidencia exacta de palabras clave y comprensión semántica. Por ejemplo, primero se seleccionan candidatos con BM25, y luego se amplían mediante recuperación densa.\n\nEste enfoque permite reducir eficazmente el conjunto de documentos a candidatos relevantes para un análisis y clasificación más profundos.