Семантический поиск и эмбеддинги: как это работает

Семантический и лексический поиск

Классический BM25 хорошо ловит точные термины: артикулы, имена функций, коды ошибок. Семантический поиск устойчивее к синонимам и перефразированию, но может пропустить редкий идентификатор или считать похожими тексты с разными важными деталями.

Поэтому в RAG часто используют гибридную схему: BM25 и vector search формируют два списка кандидатов, затем результаты объединяются и при необходимости проходят reranking.

Качество зависит от нескольких решений:

• одна и та же embedding-модель должна использоваться для документов и запросов;
• смена модели требует переиндексации корпуса;
• документы нужно делить на осмысленные чанки;
• язык и предметная область должны быть представлены в данных модели;
• фильтры доступа и метаданных применяются вместе с поиском.

Высокая близость не является доказательством правильного ответа — это только сигнал релевантности.