Ce este căutarea hibridă în Qdrant și cum se combină dense + sparse?

Căutarea hibridă în Qdrant este o metodă combinată care îmbină avantajele embedding-urilor vectoriale dense și reprezentărilor text sparse pentru a îmbunătăți calitatea căutării.

• Căutarea densă se bazează pe căutarea după embedding-uri vectoriale obținute din modele de învățare profundă (de exemplu, BERT), care surprind bine semantica.
• Căutarea sparse utilizează metode clasice, precum căutarea după cuvinte cheie sau TF-IDF, care funcționează bine cu potrivirea exactă a termenilor.

În Qdrant, căutarea hibridă se realizează prin combinarea scorurilor componentelor dense și sparse. De obicei, se face astfel:

1. Pentru interogare, se calculează un vector dens și se efectuează o căutare în baza de date vectorială.
2. În mod paralel sau secvențial, se efectuează o căutare sparse (de exemplu, printr-un motor de căutare extern).
3. Rezultatele sunt combinate printr-o sumă ponderată a scorurilor, unde se pot ajusta greutățile pentru părțile dense și sparse.

Exemplu de pseudocod pentru combinarea scorurilor:

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

unde alpha este un coeficient care reglează contribuția fiecărui tip de căutare.

Această abordare permite luarea în considerare atât a apropierei semantice (dense), cât și a potrivirii exacte a cuvintelor cheie (sparse), îmbunătățind relevanța rezultatelor.