Recherche hybride
Combiner recherche lexicale et recherche vectorielle dans une liste de résultats commune.
Comment combiner mots correspondants et contenus similaires ?
La recherche hybride combine souvent recherche lexicale et recherche vectorielle. Les deux voies fournissent des candidats réunis dans un classement commun. Leurs méthodes peuvent utiliser des échelles différentes ; leurs scores bruts ne peuvent donc pas être simplement moyennés. La fusion peut, par exemple, tenir compte des positions dans le classement. Les limites d’accès et les filtres métier doivent rester effectifs dans les deux voies.
Dans un portail fictif, la requête est : « M-47 donne des à-coups au démarrage. » L’identifiant de l’équipement peut aider la recherche lexicale, tandis que la recherche vectorielle pourrait trouver des descriptions différentes de symptômes similaires. Si les résultats doivent concerner exactement cet équipement, cela est défini par une règle de filtrage distincte. Un score de similarité élevé ne réalise pas ce contrôle. Une évaluation prévue définit des questions et documents pertinents, puis compare recherches lexicale, vectorielle et combinée pour repérer les résultats manquants ou inadaptés.
Sources
Termes associés
- EmbeddingUn embedding représente un contenu par un vecteur numérique. Modèle et méthode de comparaison déterminent les similarités visibles.
- Base de données vectorielleUne base vectorielle stocke et recherche des représentations numériques. Une correspondance similaire n’est pas encore une source valide et autorisée.
- Génération augmentée par récupérationLa RAG associe recherche d’informations et réponse générée. L’accès aux sources ne remplace pas la conception de la qualité et des droits.
- Évaluation des LLML’évaluation des LLM teste les sorties selon des tâches et critères définis. Un bon exemple isolé ne prouve pas la qualité générale.
- Recherche sémantiqueRecherche qui trouve et classe les résultats selon leur proximité de sens avec la requête.
- Découpage de documentsDiviser un document en sections plus petites et cohérentes pour la recherche et le contexte du modèle.
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