Kas ir hibrīdā meklēšana Qdrant un kā apvienot dense + sparse?

Qdrant hibrīdā meklēšana ir apvienota pieeja, kas apvieno blīvo (dense) vektoru iekļaušanu un retu (sparse) teksta reprezentāciju priekšrocības, lai uzlabotu meklēšanas kvalitāti.

• Blīva meklēšana balstās uz vektoru iekļaušanu, kas iegūti no dziļās mācīšanās modeļiem (piemēram, BERT), kas labi uztver semantiku.
• Retā meklēšana izmanto klasiskās metodes, piemēram, atslēgvārdu meklēšanu vai TF-IDF, kas labi darbojas ar precīzām terminu atbilstībām.

Qdrant hibrīdā meklēšana tiek īstenota, apvienojot blīvo un retu komponentu punktus. Parasti tas tiek darīts šādi:

1. Pieprasījumam tiek aprēķināts blīvs vektors un tiek veikta meklēšana vektoru datu bāzē.
2. Paralēli vai secīgi tiek veikta retā meklēšana (piemēram, caur ārēju meklēšanas motoru).
3. Rezultāti tiek apvienoti ar svērto summu, kur var pielāgot svarus blīvajai un retajai daļai.

Piemērs pseudokodā, kā apvienot punktus:

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

kur alpha ir koeficients, kas regulē katra meklēšanas veida ieguldījumu.

Šī pieeja ļauj ņemt vērā gan semantisko tuvību (blīvs), gan precīzu atslēgvārdu atbilstību (reti), uzlabojot rezultātu relevanci.