Cos'è la generazione di candidati e quali sono gli approcci (BM25, dense, ibrido)?

La generazione di candidati è una fase nei sistemi di ricerca e raccomandazione, in cui da un grande volume di dati viene selezionato un insieme limitato di candidati rilevanti per un successivo trattamento più preciso (ad esempio, il ranking).\n\nPrincipali approcci alla generazione di candidati:\n\n- BM25 — metodo classico basato sulla frequenza inversa delle parole (TF-IDF), che valuta la pertinenza dei documenti in base alle parole chiave della query. Funziona bene con dati testuali, è rapido e interpretabile.\n\n- Recupero denso — utilizza rappresentazioni vettoriali dense (embeddings) di query e documenti, ottenute tramite reti neurali. Permette di considerare semantica e contesto, non solo la corrispondenza esatta delle parole.\n\n- Ibrido — combina approcci BM25 e densi per sfruttare i vantaggi di entrambi: corrispondenza esatta delle parole chiave e comprensione semantica. Ad esempio, prima vengono selezionati i candidati con BM25, poi vengono ampliati con il recupero denso.\n\nQuesto approccio permette di ridurre efficacemente il numero di documenti ai candidati rilevanti per un'analisi e un ranking più approfonditi.