¿Qué es la recuperación híbrida?
La búsqueda por palabras clave funciona como un diccionario: escribes «manzana» y solo coincide con la palabra «manzana». La búsqueda vectorial funciona por significado: dices «una fruta jugosa» y aun así puede pensar en la manzana. La recuperación híbrida combina ambas: reconoce palabras exactas y entiende la intención.¿Por qué no basta con un solo método?
Palabras clave: precisa pero rígidaBusca «modelo grande de IA» y se pierde el párrafo que dice «modelo grande de lenguaje». Los sinónimos y el lenguaje informal se cuelan entre los huecos.
Vectorial: flexible pero etérea
Es genial encontrando «significados parecidos», pero puede fallar en coincidencias exactas: un número de modelo, un artículo legal.
¿Cómo funciona la mezcla?
Buscar dos veces y fusionarLa búsqueda por palabras clave devuelve un lote y la vectorial otro, y ambos se fusionan según una regla.
Puntuación ponderada
Dale un peso a cada método y ordena por puntuación combinada, para que lo relevante y exacto a la vez flote arriba.
¿Qué problema resuelve?
La recuperación híbrida es equipamiento estándar de los sistemas RAG. Cubre los huecos de cualquier método aislado, manejando jerga, código y números de serie junto a preguntas coloquiales: la cobertura y la precisión suben a la vez.En resumen: la recuperación híbrida hace trabajar juntos al diccionario y al detector de significado, para que los resultados sean a la vez exactos y completos.
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