Qu'est-ce que la génération de candidats et quelles sont les approches (BM25, dense, hybride) ?

La génération de candidats est une étape dans les systèmes de recherche et de recommandation, où un ensemble limité de candidats pertinents est sélectionné à partir d’un grand volume de données pour un traitement plus précis ultérieur (par exemple, le classement).\n\nLes principales approches pour la génération de candidats :\n\n- BM25 — méthode classique basée sur la fréquence inverse des mots (TF-IDF), qui évalue la pertinence des documents par rapport aux mots-clés de la requête. Fonctionne bien avec des données textuelles, rapidement et de manière interprétable.\n\n- Recherche dense — utilise des représentations vectorielles denses (embeddings) des requêtes et des documents, obtenues via des réseaux neuronaux. Permet de prendre en compte la sémantique et le contexte, pas seulement la correspondance exacte des mots.\n\n- Hybride — combine les approches BM25 et dense pour exploiter les avantages des deux : correspondance exacte des mots-clés et compréhension sémantique. Par exemple, d’abord, les candidats sont sélectionnés avec BM25, puis étendus avec la recherche dense.\n\nCette approche permet de réduire efficacement le nombre de documents aux candidats pertinents pour une analyse et un classement plus approfondis.