Wat is hybride zoekopdracht in Qdrant en hoe combineer je dense + sparse?

De hybride zoekfunctie in Qdrant is een gecombineerde zoekmethode die de voordelen van dense (dichte) vector-embeddings en sparse (sparse) tekstrepresentaties combineert om de zoekkwaliteit te verbeteren.

• Dense zoek is gebaseerd op zoeken via vector-embeddings die zijn verkregen uit deep learning-modellen (bijvoorbeeld BERT), die de semantiek goed vastleggen.
• Sparse zoek gebruikt klassieke methoden, zoals zoeken op trefwoorden of TF-IDF, die goed werken bij exacte overeenkomsten van termen.

In Qdrant wordt de hybride zoekfunctie gerealiseerd door de scores van de dense en sparse componenten te combineren. Dit gebeurt meestal als volgt:

1. Voor de query wordt een dense vector berekend en wordt gezocht in de vector-database.
2. Parallel of sequentieel wordt een sparse zoekopdracht uitgevoerd (bijvoorbeeld via een externe zoekmachine).
3. De resultaten worden gecombineerd door een gewogen som van de scores, waarbij de gewichten voor de dense en sparse delen kunnen worden aangepast.

Voorbeeld van pseudocode voor het combineren van scores:

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

waar alpha een coëfficiënt is die de bijdrage van elk zoektype regelt.

Deze aanpak maakt het mogelijk om zowel rekening te houden met semantische nabijheid (dense) als met exacte trefwoordovereenkomsten (sparse), waardoor de relevantie van de resultaten wordt verbeterd.