Mi az a hibrid keresés a Qdrantban, és hogyan kombináljuk a dense + sparse-t?

A Qdrantban a hibrid keresés egy olyan kombinált keresési módszer, amely ötvözi a sűrű (dense) vektorembeddings és a ritka (sparse) szövegmegjelenítések előnyeit a keresés minőségének javítása érdekében.

• Sűrű keresés a mélytanulási modellekből (pl. BERT) származó vektorembeddings alapján történik, amelyek jól megragadják a szemantikai jelentést.
• Ritka keresés klasszikus módszereket alkalmaz, például kulcsszavas keresést vagy TF-IDF-et, amelyek jól működnek pontos kifejezések egyezése esetén.

A Qdrantban a hibrid keresést a sűrű és ritka komponensek pontszámainak összekapcsolásával valósítják meg. Ez általában így történik:

1. A kéréshez egy sűrű vektort számítanak ki, és keresést végeznek a vektordatbázisban.
2. Parallelt vagy szekvenciálisan, egy ritka keresést is végrehajtanak (pl. külső keresőmotor segítségével).
3. Az eredményeket súlyozott összegzés segítségével egyesítik, ahol a sűrű és ritka részekhez beállíthatók a súlyok.

A pontszámok összekapcsolásának példája pseudokódban:

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

ahol az alpha egy olyan koefficiens, amely szabályozza az egyes keresési típusok hozzájárulását.

Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy figyelembe vegyük mind a szemantikus közelséget (sűrű), mind a pontos kulcsszóegyezést (ritka), ezáltal javítva az eredmények relevanciáját.