Die hybride Suche kombiniert die Stichwortsuche mit der Vektorähnlichkeit. Stichwörter helfen dabei, genaue Identifikatoren und spezialisierte Begriffe zu finden, während Vektoren verwandte Bedeutungen erkennen können, wenn eine Frage anders formuliert ist. Die Kombination kann die für ein RAG-System verfügbaren Belege verbessern, vorausgesetzt, das Ergebnis wird an realen Geschäftsfragen bewertet.
Microsofts Ankündigung der hybriden Suche im April 2025 veranschaulicht die Integration dieser Suchansätze. Die nützliche Designfrage ist, welche Kombination für Ihre Dokumente und Abfragen am besten geeignet ist, anstatt zu überlegen, ob Vektoren jede bestehende Suchregel ersetzen sollten.
Identifizieren Sie, was jede Methode verpasst
Eine illustrative Wartungsanfrage kann einen genauen Ersatzteilcode und eine informelle Beschreibung eines Fehlers enthalten. Die Stichwortsuche kann die Codeübereinstimmung bewahren. Die Vektorsuche kann helfen, die Beschreibung mit einem anders formulierten Abschnitt zur Fehlersuche zu verbinden.
Testen Sie zuerst die beiden Methoden separat. Dies zeigt, ob schlechte Ergebnisse auf fehlenden Wortschatz, schwache Dokumentenstruktur, schlechte Einbettungen oder einen falschen Filter zurückzuführen sind. Die Kombination von zwei schwachen Konfigurationen kann das zugrunde liegende Problem verbergen.
Ranglisten sorgfältig kombinieren
Die Werte der verschiedenen Suchmethoden haben nicht unbedingt denselben Maßstab. Eine auf Rang basierende Fusion ist eine Möglichkeit, Ergebnislisten zu kombinieren, ohne Rohwerte als direkt vergleichbar zu behandeln. Gewichtung und Kandidatenbeschränkungen beeinflussen dennoch das Endergebnis.
Halten Sie die Konfigurationsentscheidungen reproduzierbar. Passen Sie sie an einer Entwicklungssammlung an und reservieren Sie andere Fragen für die Bewertung. Andernfalls kann eine Suchkonfiguration für die während der Entwicklung wiederholt gezeigten Beispiele optimiert werden.
Behalten Sie Identifikatoren und Berechtigungen bei
Behalten Sie Dokumenttitel, Abschnittsbezeichnungen und relevante Identifikatoren bei jeder Passage bei. Das Aufteilen von Text kann einen Wert vom Produkt oder der Vereinbarung trennen, zu der er gehört. Die erzeugte Antwort erhält dann ein plausibles, aber unvollständiges Fragment.
Wenden Sie Zugriffsbeschränkungen konsequent über alle Abrufpfade und erzeugten Zusammenfassungen hinweg an. Eine Passage sollte nicht einfach zugänglich werden, nur weil ein Zweig einer hybriden Abfrage einen anderen Filter angewendet hat.
Bewerten Sie den Abruf, bevor Sie die Antwort verfeinern
Überprüfen Sie, ob die notwendigen Beweise unter den abgerufenen Ergebnissen erscheinen und ob die endgültige Antwort sie korrekt verwendet. Schließen Sie genaue Codes, Paraphrasen, mehrdeutige Fragen und Anfragen ein, die das System nicht aus autorisierten Quellen beantworten kann.
Messen Sie die Abfrageverzögerung und die Betriebskosten zusammen mit der Relevanz. Wenn Fragen das Verfolgen von Beziehungen über mehrere Entitäten erfordern, vergleichen Sie einen Graph-Abruf-Ansatz als separate Designentscheidung. Verwenden Sie denselben Evaluierungsprozess, um den Vergleich verschiedener Genauigkeitsstandards zu vermeiden.
Beginnen Sie mit einer Sammlung von Fragen
Sammeln Sie wiederkehrende Mitarbeiterfragen und überprüfen Sie deren Quellstellen. Erkunden Sie ein Wissensrepository und sprechen Sie mit NextBrain AI darüber, wie die Suchqualität den Workflow unterstützt, den Ihr Team abschließen muss.