Hybrid search keyword dense vector search
Werking van hybrid search
Hybrid search is een techniek waarbij twee of meer retrieval-methoden worden gecombineerd. De meest voorkomende combinatie is keyword search (zoals BM25) en dense vector search (met embeddings). Keyword search is goed in het vinden van exacte termen, namen, acroniemen en zeldzame woorden. Het is snel en interpreteerbaar, maar mist semantische gelijkenis. Dense vector search is goed in het vinden van semantisch vergelijkbare resultaten, zelfs als de exacte woorden niet overeenkomen. Het kan echter minder precies zijn bij specifieke termen. Door beide te combineren, ontstaat een robuuster zoeksysteem. De resultaten van beide methoden worden vaak samengevoegd met een gewogen score of een rangschikkingsalgoritme zoals Reciprocal Rank Fusion (RRF). Dit levert vaak betere resultaten op dan elke methode afzonderlijk. Hybrid search wordt veel gebruikt in RAG, e-commerce zoeken en enterprise search. Het is vooral nuttig wanneer queries zowel exacte termen als conceptuele gelijkenis vereisen.
Implementatie en voordelen
Het implementeren van hybrid search vereist een zoekinfrastructuur die zowel keyword- als vectorzoeken ondersteunt. Veel vector databases bieden tegenwoordig hybride mogelijkheden, soms in samenwerking met een aparte tekstzoekindex zoals Elasticsearch of OpenSearch. De scores van beide methoden moeten worden genormaliseerd en gecombineerd. Een eenvoudige aanpak is het optellen van gewogen scores, maar geavanceerdere methoden zoals RRF of learn-to-rank-modellen kunnen betere resultaten geven. Voordelen van hybrid search zijn hogere precisie en recall, betere omgang met diverse querytypen en meer robuustheid bij ruis of domeinspecifieke taal. Het kan ook helpen bij het verminderen van hallucinaties in RAG, omdat het relevantere en preciezere context oplevert. Nadelen zijn de toegenomen complexiteit en latentie. Het vereist zorgvuldige afstemming van gewichten en het onderhoud van twee indexen. Desondanks is hybrid search een best practice geworden in veel productie-RAG-systemen, omdat het de sterke punten van beide benaderingen benut.