Cos'è la ricerca ibrida in Qdrant e come combinare dense + sparse?

La ricerca ibrida in Qdrant è una ricerca combinata che unisce i vantaggi degli embedding vettoriali densi e delle rappresentazioni testuali sparse per migliorare la qualità della ricerca.

• Ricerca densa si basa sulla ricerca tramite embedding vettoriali ottenuti da modelli di deep learning (ad esempio, BERT), che catturano bene la semantica.
• Ricerca sparsa utilizza metodi classici, come la ricerca per parole chiave o TF-IDF, che funzionano bene con corrispondenze esatte dei termini.

In Qdrant, la ricerca ibrida viene realizzata combinando i punteggi delle componenti dense e sparse. Di solito, si fa così:

1. Per la query, si calcola un vettore denso e si esegue una ricerca nel database vettoriale.
2. Parallelamente o successivamente, si esegue una ricerca sparsa (ad esempio, tramite un motore di ricerca esterno).
3. I risultati vengono combinati tramite una somma ponderata dei punteggi, dove è possibile regolare i pesi per le parti dense e sparse.

Esempio di pseudocodice per la combinazione dei punteggi:

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

dove alpha è un coefficiente che regola il contributo di ciascun tipo di ricerca.

Questo approccio permette di considerare sia la vicinanza semantica (densa) sia la corrispondenza esatta delle parole chiave (sparsa), migliorando la rilevanza dei risultati.