Ҷустуҷӯи гибридӣ дар Qdrant чист ва чӣ гуна dense + sparse-ро якҷоя кардан мумкин аст?

Ҳибрид излаш Qdrantда қуйидаги усул бўлиб, у қидирув сифатини яхшилаш учун қўлланиладиган қўшма усул бўлиб, у тығ (dense) векторлар ва сирек (sparse) матн тасвирларининг афзалликларини бирлаштиради.

• Тығ излаш — бу чуқур ўрганиш моделларидан (масалан, BERT) олинган векторлар ёрдамида излаш бўлиб, у семантикани яхши ёки яхши тушуниб олади.
• Сирек излаш — классик усуллардан фойдаланади, масалан, калит сўзлар ёки TF-IDF орқали излаш, улар аниқ терминлар билан мувофиқ келганда яхши ишлайди.

Qdrantда, гибрид излаш, тығ ва сирек компонентларининг балларини бирлаштириш орқали амалга оширилади. Бу одатда қуйидагича бўлади:

1. Сўров учун, тығ вектор ҳисобланади ва векторлар базасида излаш амалга оширилади.
2. Параллел ёки кетма-кет, сирек излаш (масалан, ташқи излаш мотори орқали) амалга оширилади.
3. Натижалар, вазнланган жамланиш орқали бирлаштирилади, бу ерда тығ ва сирек қисмлар учун вазнлар тўғрилаш мумкин.

Балларни бирлаштириш учун псевдокод мисоли:

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

бу ерда alpha — ҳар бир излаш турининг ҳиссасини назорат қилувчи коэффициент.

Бу ёндашув, ҳам семантик яқинлик (тығ) ва ҳам калит сўзлар тўғри мувофиқлиги (сирек) ни ҳисобга олиб, натижаларнинг релевантлигини ошириш имконини беради.