La recherche hybride combine la récupération par mots-clés avec la similarité vectorielle. Les mots-clés aident à trouver des identifiants exacts et des termes spécialisés, tandis que les vecteurs peuvent trouver un sens apparenté lorsque la question utilise une formulation différente. Les combiner peut améliorer les preuves disponibles pour un système RAG, à condition que le résultat soit évalué sur de réelles questions commerciales.
L’annonce de recherche hybride d’avril 2025 de Microsoft illustre l’intégration de ces approches de récupération. La question de conception utile est de savoir quelle combinaison sert vos documents et requêtes, plutôt que de savoir si les vecteurs doivent remplacer chaque règle de recherche existante.
Identifiez ce que chaque méthode manque
Une requête de maintenance illustrative peut contenir un code de pièce exact et une description informelle d’une panne. La recherche par mot-clé peut préserver la correspondance du code. La recherche vectorielle peut aider à relier la description avec un passage de dépannage rédigé différemment.
Testez d’abord les deux méthodes séparément. Cela révèle si des résultats médiocres proviennent du vocabulaire manquant, d’une structure de document faible, de mauvaises embeddings ou d’un filtre incorrect. Combiner deux configurations faibles peut masquer le problème sous-jacent.
Combinez les classements avec précaution
Les scores issus de différentes méthodes de recherche ne partagent pas nécessairement la même échelle. La fusion basée sur le classement est un moyen de combiner des listes de résultats sans traiter les scores bruts comme directement comparables. La pondération et les limites de candidats affectent toujours le résultat final.
Gardez les choix de configuration reproductibles. Ajustez-les sur une collection de développement et réservez d’autres questions pour l’évaluation. Sinon, une configuration de recherche peut devenir optimisée pour les exemples présentés à plusieurs reprises pendant le développement.
Conservez les identifiants et les autorisations
Conservez les titres des documents, les étiquettes de sections et les identifiants pertinents avec chaque passage. Diviser le texte peut séparer une valeur du produit ou de l’accord auquel elle appartient. La réponse générée reçoit alors un fragment plausible mais incomplet.
Appliquez les restrictions d’accès de manière cohérente sur les chemins de récupération et les résumés générés. Un passage ne devrait pas devenir accessible simplement parce qu’une branche d’une requête hybride a appliqué un filtre différent.
Évaluez la récupération avant de peaufiner la réponse
Vérifiez si les preuves nécessaires apparaissent parmi les résultats récupérés et si la réponse finale les utilise correctement. Incluez les codes exacts, les paraphrases, les questions ambiguës et les demandes auxquelles le système ne peut pas répondre à partir de sources autorisées.
Mesurez la latence des requêtes et le coût opérationnel ainsi que la pertinence. Si les questions nécessitent de suivre des relations entre plusieurs entités, comparez une approche de récupération de graphes en tant que choix de conception distinct. Utilisez le même processus d’évaluation pour éviter de comparer différents standards de précision.
Commencez avec une collection de questions
Rassemblez les questions récurrentes des employés et vérifiez leurs passages sources. Explorez un répertoire de connaissances et parlez avec NextBrain AI de la manière dont la qualité de la recherche soutient le flux de travail dont votre équipe a besoin pour accomplir ses tâches.