Qdrant-ში ჰიბრიდული ძიება რა არის და როგორ შევაერთოთ dense + sparse?

Qdrant-ში ჰიბრიდული ძიება არის კომბინირებული მეთოდი, რომელიც აერთიანებს სქელ (dense) ვექტორულ ჩაშენებებს და იშვიათ (sparse) ტექსტურ წარმოდგენებს ძიების ხარისხის გასაუმჯობესებლად.

• სქელი ძიება ეფუძნება ვექტორულ ჩაშენებებს, რომლებიც მიიღება ღრმა სწავლების მოდელებიდან (მაგალითად, BERT), რომლებიც კარგად იჭერენ სემანტიკას.
• იშვიათი ძიება იყენებს კლასიკურ მეთოდებს, როგორიცაა საკვანძო სიტყვების ძიება ან TF-IDF, რომლებიც კარგად მუშაობენ ზუსტ ტერმინებთან შესაბამისობაში.

Qdrant-ში ჰიბრიდული ძიება რეალიზებულია სქელი და იშვიათი კომპონენტების ქულების გაერთიანებით. ეს ჩვეულებრივ ასე ხდება:

1. მოთხოვნისთვის გამოითვლება სქელი ვექტორი და ხორციელდება ძიება ვექტორულ ბაზაში.
2. პარალელურად ან თანმიმდევრულად, ხორციელდება იშვიათი ძიება (მაგალითად, გარე ძიების მექანიზმის საშუალებით).
3. შედეგები გაერთიანებულია წონადი ჯამით, სადაც შესაძლებელია წონების რეგულირება სქელი და იშვიათი ნაწილებისთვის.

ქულების გაერთიანების მაგალითი პსევდოკოდში:

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

სადაც alpha არის კოეფიციენტი, რომელიც რეგულირებს თითოეული ტიპის ძიების წვლილს.

ეს მიდგომა საშუალებას აძლევს გაითვალისწინოს როგორც სემანტიკური სიახლოვე (სქელი), ასევე ზუსტი საკვანძო სიტყვების შესაბამისობა (იშვიათი), რაც ზრდის შედეგების შესაბამისობას.