Wat is candidate generation en welke benaderingen (BM25, dense, hybrid)?

Kandidaatgeneratie is een fase in zoek- en aanbevelingssystemen waarbij uit een grote hoeveelheid gegevens een beperkte set relevante kandidaten wordt geselecteerd voor verdere, meer gerichte verwerking (bijvoorbeeld rangschikking).\n\nBelangrijkste benaderingen voor kandidaatgeneratie:\n\n- BM25 — een klassieke methode gebaseerd op de inverse woordfrequentie (TF-IDF), die de relevantie van documenten beoordeelt op basis van zoekwoorden. Werkt goed met tekstgegevens, is snel en interpreteerbaar.\n\n- Dichte retrieval — gebruikt dichte vectorrepresentaties (embeddings) van zoekopdrachten en documenten, verkregen via neurale netwerken. Maakt het mogelijk om semantiek en context mee te nemen, niet alleen exacte woordovereenkomsten.\n\n- Hybride — combineert BM25 en dense benaderingen om de voordelen van beide te benutten: exacte overeenstemming van zoekwoorden en semantisch begrip. Bijvoorbeeld, eerst worden kandidaten geselecteerd met BM25, daarna uitgebreid met dense retrieval.\n\nDeze aanpak maakt het mogelijk om de documenten effectief te beperken tot relevante kandidaten voor verdere diepgaande analyse en rangschikking.