¿Qué es la búsqueda híbrida en Qdrant y cómo combinar dense + sparse?

La búsqueda híbrida en Qdrant es una búsqueda combinada que une las ventajas de los vectores densos y las representaciones de texto dispersas para mejorar la calidad de la búsqueda.

• Búsqueda densa se basa en buscar mediante vectores embebidos obtenidos de modelos de aprendizaje profundo (por ejemplo, BERT), que capturan bien la semántica.
• Búsqueda dispersa utiliza métodos clásicos, como la búsqueda por palabras clave o TF-IDF, que funcionan bien con coincidencias exactas de términos.

En Qdrant, la búsqueda híbrida se realiza combinando las puntuaciones de los componentes densos y dispersos. Normalmente, esto se hace así:

1. Para la consulta, se calcula un vector denso y se realiza una búsqueda en la base de vectores.
2. Paralelamente o secuencialmente, se realiza una búsqueda dispersa (por ejemplo, a través de un motor de búsqueda externo).
3. Los resultados se combinan mediante una suma ponderada de las puntuaciones, donde se pueden ajustar los pesos para las partes densas y dispersas.

Ejemplo de pseudocódigo para combinar las puntuaciones:

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

donde alpha es un coeficiente que regula la contribución de cada tipo de búsqueda.

Este enfoque permite tener en cuenta tanto la cercanía semántica (densa) como la coincidencia exacta de palabras clave (dispersa), mejorando la relevancia de los resultados.