#гибридный_поиск — Public Fediverse posts

Гибридный поиск в Manticore Search

Поиск редко сводится к одному универсальному сценарию. Пользователь, вводящий "cheap running shoes", хочет точных совпадений по ключевым словам, а пользователь, задающий "comfortable footwear for jogging", выражает то же намерение другими словами. Традиционный полнотекстовый поиск хорошо справляется с первым случаем. Векторный поиск решает второй. Гибридный поиск объединяет оба в одном запросе, так что вам не приходится выбирать. В современных поисковых системах это часто описывается как комбинирование лексического (разреженного) поиска с семантическим (плотным) поиском . Разные термины, одна идея: точное совпадение плюс смысл.

https://habr.com/ru/articles/1018754/

#гибридный_поиск #полнотекстовый_поиск #векторный_поиск #full_text_search #knnsearch #vector_search #bm25 #rag

Гибридный поиск в Manticore Search

Поиск редко сводится к одному универсальному сценарию. Пользователь, вводящий "cheap running shoes", хочет точных совпадений по ключевым словам, а пользователь, задающий "comfortable footwear for jogging", выражает то же намерение другими словами. Традиционный полнотекстовый поиск хорошо справляется с первым случаем. Векторный поиск решает второй. Гибридный поиск объединяет оба в одном запросе, так что вам не приходится выбирать. В современных поисковых системах это часто описывается как комбинирование лексического (разреженного) поиска с семантическим (плотным) поиском . Разные термины, одна идея: точное совпадение плюс смысл.

https://habr.com/ru/articles/1018754/

#гибридный_поиск #полнотекстовый_поиск #векторный_поиск #full_text_search #knnsearch #vector_search #bm25 #rag

Гибридный поиск в Manticore Search

Поиск редко сводится к одному универсальному сценарию. Пользователь, вводящий "cheap running shoes", хочет точных совпадений по ключевым словам, а пользователь, задающий "comfortable footwear for jogging", выражает то же намерение другими словами. Традиционный полнотекстовый поиск хорошо справляется с первым случаем. Векторный поиск решает второй. Гибридный поиск объединяет оба в одном запросе, так что вам не приходится выбирать. В современных поисковых системах это часто описывается как комбинирование лексического (разреженного) поиска с семантическим (плотным) поиском . Разные термины, одна идея: точное совпадение плюс смысл.

https://habr.com/ru/articles/1018754/

#гибридный_поиск #полнотекстовый_поиск #векторный_поиск #full_text_search #knnsearch #vector_search #bm25 #rag

Гибридный поиск в Manticore Search

Поиск редко сводится к одному универсальному сценарию. Пользователь, вводящий "cheap running shoes", хочет точных совпадений по ключевым словам, а пользователь, задающий "comfortable footwear for jogging", выражает то же намерение другими словами. Традиционный полнотекстовый поиск хорошо справляется с первым случаем. Векторный поиск решает второй. Гибридный поиск объединяет оба в одном запросе, так что вам не приходится выбирать. В современных поисковых системах это часто описывается как комбинирование лексического (разреженного) поиска с семантическим (плотным) поиском . Разные термины, одна идея: точное совпадение плюс смысл.

https://habr.com/ru/articles/1018754/

#гибридный_поиск #полнотекстовый_поиск #векторный_поиск #full_text_search #knnsearch #vector_search #bm25 #rag

Agentic RAG Challenge. Я знаю что вы искали прошлым летом…

В данной статье хотел бы поделиться опытом участия в хакатоне Agentic Legal RAG Challenge 2026 . Наша команда называется "Sparks of intelligence".

https://habr.com/ru/articles/1014520/

#rag #qdrant #llamaindex #ии_агент #векторный_поиск #чанкинг #гибридный_поиск #векторная_база_данных #хакатон

Agentic RAG Challenge. Я знаю что вы искали прошлым летом…

В данной статье хотел бы поделиться опытом участия в хакатоне Agentic Legal RAG Challenge 2026 . Наша команда называется "Sparks of intelligence".

https://habr.com/ru/articles/1014520/

#rag #qdrant #llamaindex #ии_агент #векторный_поиск #чанкинг #гибридный_поиск #векторная_база_данных #хакатон

Agentic RAG Challenge. Я знаю что вы искали прошлым летом…

В данной статье хотел бы поделиться опытом участия в хакатоне Agentic Legal RAG Challenge 2026 . Наша команда называется "Sparks of intelligence".

https://habr.com/ru/articles/1014520/

#rag #qdrant #llamaindex #ии_агент #векторный_поиск #чанкинг #гибридный_поиск #векторная_база_данных #хакатон

Agentic RAG Challenge. Я знаю что вы искали прошлым летом…

В данной статье хотел бы поделиться опытом участия в хакатоне Agentic Legal RAG Challenge 2026 . Наша команда называется "Sparks of intelligence".

https://habr.com/ru/articles/1014520/

#rag #qdrant #llamaindex #ии_агент #векторный_поиск #чанкинг #гибридный_поиск #векторная_база_данных #хакатон

Как мы учили поиск понимать контекст: практическое руководство Купера для маркетплейсов

В IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все хвастаются красивыми слайдами про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс. Почему? Потому что полнотекстовый поиск — это стабильно, быстро и понятно. Минус только один, его уже недостаточно. Да, он классно ловит точные совпадения, но синонимы, переформулировки и небольшие ошибки прощает пользователям уже с большим трудом. Меня зовут Игорь Самарин , я Machine Learning Engineer из команды поиска в Купере, где уже полтора года занимаюсь проектами, связанными с векторами. В этой статье я расскажу, как на самом деле работает поиск внутри компании, поведаю о полнотекстовом поиске — его сильных сторонах и недостатках. Затем объясню специфику векторного поиска и разберу, какие именно проблемы старого подхода он решает и продемонстрирую, как обучить векторную модель на своих данных, чтобы она понимала специфику каталога. А в конце вас ждут реальные результаты из A/B тестов и небольшой панч о перспективах.

https://habr.com/ru/companies/kuper/articles/976068/

#ml #машинное_обучение #vector_search #векторный_поиск #гибридный_поиск #векторная_модель #elasticsearch

За пределами embeddings: комбинируем векторный и лексический поиск для повышения релевантности

Привет, Хабр! В предыдущем материале мы упомянули, что при работе с текстовыми корпусами embedding-модели не всегда оптимальный инструмент. В этой публикации на примере задачи поиска релевантных документов по запросу рассмотрим ограничения такого варианта решения, разберем на практике гибридный подход и оценим его эффективность. Меня зовут Вадим Скляров, я аналитик компании MWS, и уже по традиции мы будем разбираться в технической задаче с позиции системного и бизнес-анализа: — сформулируем основные моменты, которые нужно знать и описать, прежде чем передать проект команде разработки; — рассмотрим, как быстро проверить подходы к решению.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/970044/

#векторный_поиск #гибридный_поиск #embedding #лексический_анализ #косинусное_сходство #извлечение_признаков #поиск_релевантных_документов #слияние_рангов