Czym jest wyszukiwanie hybrydowe w Qdrant i jak łączyć dense + sparse?

Wyszukiwanie hybrydowe w Qdrant to połączenie wyszukiwania, które łączy zalety gęstych (dense) osadzeń wektorowych i rzadkich (sparse) reprezentacji tekstowych, aby poprawić jakość wyszukiwania.

• Wyszukiwanie gęste opiera się na wyszukiwaniu według osadzeń wektorowych uzyskanych z modeli głębokiego uczenia (np. BERT), które dobrze uchwytują semantykę.
• Wyszukiwanie rzadkie korzysta z metod klasycznych, takich jak wyszukiwanie według słów kluczowych lub TF-IDF, które dobrze działają przy dokładnym dopasowaniu terminów.

W Qdrant, wyszukiwanie hybrydowe realizuje się poprzez łączenie wyników z komponentów gęstych i rzadkich. Zazwyczaj wygląda to tak:

1. Dla zapytania oblicza się wektor gęsty i wykonuje wyszukiwanie w bazie wektorów.
2. Równolegle lub kolejno, wykonywane jest wyszukiwanie rzadkie (np. przez zewnętrzny silnik wyszukiwania).
3. Wyniki są łączone za pomocą ważonej sumy wyników, gdzie można dostosować wagi dla części gęstych i rzadkich.

Przykład pseudokodu łączenia wyników:

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

gdzie alpha to współczynnik regulujący wkład każdego typu wyszukiwania.

Takie podejście pozwala uwzględnić zarówno semantyczną bliskość (gęste), jak i dokładne dopasowanie słów kluczowych (rzadkie), poprawiając trafność wyników.