Как улучшить релевантность поиска: сочетание векторного и лексического методов
Краткое резюме
В статье Вадим Скляров, аналитик из MWS, рассматривает ограничения embedding-моделей при поиске документов и изучает гибридный метод, сочетающий векторный и лексический поиск для повышения релевантности результатов.
Здравствуйте, читатели Хабра!
В нашей прошлой статье мы отметили, что при работе с текстовыми корпусами embedding-модели не всегда являются наилучшим выбором. В этом материале мы подробно рассмотрим ограничения этого подхода на примере задачи поиска соответствующих документов по запросу. Мы также изучим гибридный метод и проанализируем его результативность.
Я, Вадим Скляров, аналитик из компании MWS, предлагаю вместе разобраться в этой технической задаче с точки зрения системного и бизнес-анализа. Мы определим ключевые аспекты, которые необходимо учесть и описать перед передачей проекта команде разработчиков, а также рассмотрим способы быстрой проверки различных подходов к решению задачи.