Čo je hybridné vyhľadávanie v Qdrant a ako kombinovať dense + sparse?

Hibridné vyhľadávanie v Qdrant je kombinovaná metóda, ktorá spája výhody hustých (dense) vektorových embeddingov a riedkych (sparse) textových reprezentácií s cieľom zlepšiť kvalitu vyhľadávania.

• Husté vyhľadávanie je založené na vyhľadávaní pomocou vektorových embeddingov získaných z modelov hlbokého učenia (napríklad BERT), ktoré dobre zachytávajú sémantiku.
• Riedke vyhľadávanie využíva klasické metódy, ako je vyhľadávanie podľa kľúčových slov alebo TF-IDF, ktoré dobre fungujú pri presnej zhode termínov.

V Qdrant je hybridné vyhľadávanie realizované kombinovaním skóre z hustých a riedkych komponentov. Zvyčajne sa to robí takto:

1. Pre dopyt sa vypočíta hustý vektor a vykoná sa vyhľadávanie v databáze vektorov.
2. Paralelne alebo sekvenčne sa vykonáva riedke vyhľadávanie (napríklad cez externý vyhľadávací motor).
3. Výsledky sa kombinujú pomocou váženého súčtu skóre, kde je možné nastaviť váhy pre husté a riedke časti.

Príklad pseudokódu na kombináciu skóre:

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

kde alpha je koeficient, ktorý reguluje príspevok každého typu vyhľadávania.

Tento prístup umožňuje zohľadniť ako sémantickú blízkosť (husté), tak aj presnú zhody kľúčových slov (riedke), čím sa zvyšuje relevantnosť výsledkov.