Rétriever Hybride
Un « Hybrid Retriever » (Récupérateur Hybride) est un composant avancé de recherche d'informations qui combine deux méthodologies de recherche distinctes — le plus souvent la recherche parcimonieuse (comme la recherche par mot-clé BM25) et la recherche dense (recherche par similarité vectorielle) — afin de générer un ensemble de résultats plus complet et plus précis pour une requête donnée.
Dans les systèmes modernes de Génération Augmentée par Récupération (RAG), la qualité des documents récupérés dicte directement la qualité du résultat final de l'IA. Se fier uniquement à la recherche vectorielle peut parfois manquer des correspondances exactes de mots-clés, tandis que la recherche par mots-clés manque de compréhension contextuelle. Le Hybrid Retriever résout cette limitation, assurant à la fois la pertinence sémantique et la précision lexicale.
Le processus implique généralement de faire passer la requête de l'utilisateur dans deux pipelines parallèles : une recherche traditionnelle par index inversé et une recherche par modèle d'intégration dense. Les résultats des deux pipelines sont ensuite fusionnés à l'aide d'un algorithme sophistiqué de ré-classement ou de fusion. Cette étape de fusion pondère intelligemment les scores des deux méthodes pour produire une liste de classement unique et optimisée des documents pertinents.
