Qu'est-ce que la recherche hybride dans Qdrant et comment combiner dense + sparse?

La recherche hybride dans Qdrant est une recherche combinée qui rassemble les avantages des embeddings vectoriels denses et des représentations textuelles clairsemées pour améliorer la qualité de la recherche.

• Recherche dense repose sur la recherche par embeddings vectoriels obtenus à partir de modèles d'apprentissage profond (par exemple, BERT), qui capturent bien la sémantique.
• Recherche sparse utilise des méthodes classiques, comme la recherche par mots-clés ou TF-IDF, qui fonctionnent bien avec une correspondance exacte des termes.

Dans Qdrant, la recherche hybride est réalisée en combinant les scores des composants denses et clairsemés. Cela se fait généralement ainsi :

1. Pour la requête, un vecteur dense est calculé et une recherche est effectuée dans la base de vecteurs.
2. Parallèlement ou successivement, une recherche sparse est effectuée (par exemple, via un moteur de recherche externe).
3. Les résultats sont combinés par une somme pondérée des scores, où l'on peut ajuster les poids pour les parties dense et sparse.

Exemple de pseudocode pour la fusion des scores :

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

où alpha est un coefficient qui régule la contribution de chaque type de recherche.

Cette approche permet de prendre en compte à la fois la proximité sémantique (dense) et la correspondance exacte des mots-clés (sparse), améliorant la pertinence des résultats.