📚 Гибридный поиск: BM25 + embeddings — почему это работает

📚 Гибридный поиск: BM25 + embeddings — почему это работает

Разбор для тех, кто застрял на semantic search.

🔸 Embeddings ищут по смыслу. «Как оформить возврат» найдёт «процедура рефанда».
🔸 BM25 ищет по ключевикам. Знает, что «BIN 220123» — это конкретный идентификатор.

По отдельности каждый провисает. Вместе — обходят чистый семантик в 15-30% случаев на реальных данных.

Стек, который использую:
🔴 Qdrant с гибридным индексом (dense + sparse)
🔴 объединение через RRF (reciprocal rank fusion), не веса
🔴 сверху реранкер, чтобы вычистить топ-5

На финальном ответе точность растёт с 72% до 89%. Для клиентских RAG это разница между «работает» и «сдал».
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Антон Хоменок про RAG-системы 📚