Pesquisa híbrida: Uma visão geral

O que é a pesquisa híbrida?

A pesquisa híbrida geralmente se refere a uma abordagem de pesquisa que combina várias metodologias ou tecnologias de pesquisa para fornecer resultados mais abrangentes e precisos. No contexto da recuperação de informações, a pesquisa híbrida geralmente envolve a combinação da pesquisa tradicional baseada em palavras-chave com técnicas mais avançadas, como processamento de linguagem natural (NLP), pesquisa semântica e aprendizado de máquina.

A pesquisa híbrida foi implementada em várias aplicações práticas. No local de trabalho, os mecanismos de busca corporativa que utilizam a busca híbrida podem capacitar os funcionários a encontrar exatamente o que precisam na base de conhecimento de uma empresa. Sites de comércio eletrônico também estão adotando a pesquisa híbrida para aprimorar sua funcionalidade de pesquisa, permitindo que os clientes encontrem produtos que atendam perfeitamente às suas necessidades, mesmo que não saibam o nome exato do produto. Até mesmo os mecanismos de pesquisa tradicionais da Web estão começando a usar a pesquisa híbrida para fornecer aos usuários resultados mais relevantes e precisos.

Como funciona a pesquisa híbrida?

A pesquisa híbrida funciona combinando a pesquisa tradicional baseada em palavras-chave (vetores esparsos) com a pesquisa semântica moderna (vetores densos) para fornecer melhores resultados. Aqui está uma análise detalhada de como ela funciona:

1. 1. Pesquisa baseada em palavras-chave (vetores esparsos)

Nos mecanismos de pesquisa tradicionais, as consultas e os documentos são representados como vetores esparsos, em que cada dimensão corresponde a um termo exclusivo do vocabulário. Esses vetores são, em sua maioria, zeros, com entradas diferentes de zero representando apenas termos específicos na consulta ou no documento. Técnicas como frequência de termo - frequência inversa de documento (TF-IDF) e indexação invertida ajudam a combinar eficientemente as palavras-chave da consulta com os documentos. Esse método é rápido e eficaz para encontrar correspondências exatas.

1. 2. Pesquisa semântica (vetores densos)

Na pesquisa semântica, tanto as consultas quanto os documentos são representados como vetores densos em um espaço de dimensão inferior usando técnicas como incorporação de palavras (por exemplo, Word2vec, GloVe) ou embeddings contextuais (por exemplo, BERT, GPT). Os vetores densos capturam o significado semântico de palavras e frases. Os modelos de incorporação são treinados em grandes corpora para entender o contexto e as relações entre as palavras. Esses modelos convertem o texto em vetores densos que refletem similaridade semântica.

1. 3. Combinação de vetores esparsos e densos

Em um sistema de pesquisa híbrido, os vetores esparsos e densos são gerados para documentos e armazenados nos respectivos índices. O índice esparso suporta a recuperação baseada em palavras-chave, enquanto o índice denso suporta a recuperação semântica. Quando um usuário envia uma consulta, ela é processada para gerar vetores esparsos e densos. Em seguida, o sistema pesquisa ambos os índices para recuperar documentos relevantes.

1. 4. Recuperação e classificação

O sistema recupera um conjunto inicial de documentos candidatos usando tanto o índice esparso (correspondência de palavras-chave) quanto o índice denso (correspondência semântica). Os documentos recuperados são então reclassificados com base em uma combinação de pontuações de relevância dos vetores esparsos e densos. Os modelos de aprendizado de máquina podem otimizar a classificação final considerando o contexto da consulta, o comportamento do usuário e a relevância do documento.

Pesquisa de palavras-chave vs. Pesquisa semântica vs. Pesquisa híbrida

Agora que já falamos sobre como funciona a pesquisa híbrida, vamos explorar as principais diferenças e semelhanças entre a pesquisa por palavra-chave, semântica e híbrida.

Em última análise, a melhor técnica de pesquisa depende dos requisitos específicos e do contexto do caso de uso. A pesquisa híbrida é a melhor opção para muitos aplicativos modernos porque fornece os resultados mais relevantes e precisos ao aproveitar os pontos fortes da pesquisa semântica e por palavra-chave. Entretanto, o contexto e os requisitos específicos do caso de uso devem orientar a decisão.

Por que a pesquisa híbrida? Vantagens para mecanismos de pesquisa e bancos de dados vetoriais

A pesquisa híbrida é a melhor opção em muitos cenários porque combina os pontos fortes das técnicas de pesquisa semântica e baseada em palavras-chave, resultando em uma solução de pesquisa mais versátil e eficaz. Aqui estão vários motivos pelos quais você deve aproveitar a pesquisa híbrida:

Relevância e precisão aprimoradas

A pesquisa híbrida aproveita os recursos de correspondência exata da pesquisa por palavra-chave e a compreensão contextual da pesquisa semântica. Essa combinação garante que tanto as correspondências exatas quanto os resultados semanticamente relevantes sejam recuperados. Ela pode lidar com consultas de palavras-chave exatas de forma eficiente e, ao mesmo tempo, capturar resultados relevantes que podem usar terminologia diferente, mas que compartilham o mesmo significado.

Melhor tratamento de consultas

A pesquisa híbrida pode processar tanto consultas simples e precisas por palavras-chave quanto consultas complexas em linguagem natural, o que a torna versátil para várias necessidades do usuário. Ao compreender o contexto e a intenção por trás das consultas, a pesquisa híbrida pode fornecer resultados mais intuitivos e precisos, aprimorando a experiência geral do usuário.

Resultados abrangentes

A pesquisa híbrida garante que nenhum documento relevante seja perdido, quer ele corresponda às palavras-chave exatas ou esteja semanticamente relacionado à consulta. É mais provável que os usuários encontrem o que procuram em uma única tentativa de pesquisa, reduzindo a necessidade de várias consultas.

Adaptabilidade

A pesquisa híbrida pode ajustar dinamicamente o peso dado às correspondências de palavras-chave e à relevância semântica com base na consulta específica e no comportamento do usuário. Os modelos de aprendizado de máquina podem ser empregados para melhorar continuamente a relevância e a classificação dos resultados de pesquisa, aprendendo com as interações e o feedback do usuário.

Desempenho otimizado

Embora a pesquisa semântica sozinha possa ser computacionalmente intensiva, combiná-la com a pesquisa de palavras-chave permite uma filtragem inicial eficiente dos resultados usando vetores esparsos, seguida de uma classificação mais detalhada usando vetores densos. A abordagem híbrida pode ser projetada para ser dimensionada de forma eficaz, equilibrando a carga entre o processamento baseado em palavras-chave e o processamento baseado em semântica.

Versatilidade nas aplicações

A pesquisa híbrida é ideal para ambientes corporativos em que consultas diversas e complexas são comuns, proporcionando aos funcionários acesso rápido e preciso às informações. Ela aprimora a pesquisa de produtos no comércio eletrônico, compreendendo a intenção e o contexto do usuário, o que resulta em melhores recomendações de produtos e aumento das vendas. Em bibliotecas e arquivos digitais, ela ajuda a recuperar documentos específicos e conteúdo tematicamente relacionado, o que a torna útil para pesquisadores e acadêmicos.

A pesquisa híbrida não limita o processo de pesquisa a uma única técnica. A integração dos métodos de pesquisa semântica e por palavra-chave proporciona uma experiência de pesquisa abrangente, adequada para atender às necessidades variadas e complexas dos usuários modernos. Essa capacidade a torna particularmente valiosa em ambientes em que a precisão, a relevância e a satisfação do usuário são fundamentais.

Exemplos de mecanismos de pesquisa de vetores híbridos, bancos de dados e plataformas

Agora que já explicamos por que você deve considerar a implementação da pesquisa híbrida, vamos discutir exemplos de mecanismos de pesquisa híbrida em diferentes plataformas. Cada plataforma tem recursos e capacidades exclusivos que aumentam a precisão e a relevância da pesquisa.

Couchbase

O Couchbase é uma plataforma de banco de dados em nuvem NoSQL que permite que as equipes criem recursos avançados de pesquisa nos aplicativos. Ele oferece suporte a técnicas de pesquisa vetorial, de texto completo, de geolocalização, de intervalos e de predicados, tudo em uma única consulta e índice SQL, proporcionando simplicidade e menor latência. Você pode saber mais sobre os recursos do Couchbase recursos de pesquisa de vetores híbridos aqui.

Elasticsearch

O Elasticsearch é um poderoso mecanismo de busca de código aberto que oferece suporte a funcionalidades de busca semântica e baseada em palavras-chave. Ele se integra a vários plug-ins e ferramentas como o Kibana para visualização e aprendizado de máquina para aumentar a relevância da pesquisa. Você pode saber mais sobre os recursos de busca híbrida do Elasticsearch neste postagem no blog. 

Algolia

O Algolia é uma plataforma de busca como serviço que oferece recursos de busca e descoberta em tempo real. Ela combina a pesquisa baseada em palavras-chave com recursos como tolerância a erros de digitação, sinônimos e personalização, que são aspectos da pesquisa semântica. Você pode saber mais sobre os recursos de pesquisa de IA da Algolia aqui.

Amazon Kendra

O Amazon Kendra é um serviço de pesquisa inteligente com base no aprendizado de máquina. Ele oferece recursos de compreensão de linguagem natural para fornecer resultados de pesquisa mais relevantes, combinando pesquisas por palavra-chave e semântica. Você pode saber mais sobre os recursos do Amazon Kendra aqui.

Como começar a usar a pesquisa híbrida

Para começar a usar a pesquisa híbrida, você pode seguir estas etapas, que integram os recursos de pesquisa semântica e baseada em palavras-chave:

1. Entenda e escolha uma plataforma de pesquisa híbrida

Antes de começar, é importante entender o que significa a pesquisa híbrida. A pesquisa híbrida combina a pesquisa tradicional baseada em palavras-chave (vetores esparsos) com a pesquisa semântica (vetores densos) para melhorar a precisão e a relevância dos resultados da pesquisa. Depois de entender os conceitos básicos, selecione uma plataforma de pesquisa que ofereça suporte às funcionalidades de pesquisa híbrida. Algumas opções populares foram mencionadas na seção anterior.

2. Configure seu ambiente de pesquisa

Depois de escolher uma plataforma, siga as instruções de configuração para colocar seu ambiente de pesquisa em funcionamento. Normalmente, a configuração envolve:

• • • • Instalação da plataforma ou assinatura de um serviço de nuvem
      • Configuração dos índices de pesquisa para armazenar seus dados
      • Configuração de controles de acesso e medidas de segurança

3. Indexar seus dados

Prepare e indexe seus dados usando vetores esparsos e densos:

• • • • Vetores esparsos: Use técnicas de indexação tradicionais, como TF-IDF e indexação invertida.
      • Vetores densos: Gerar vetores densos usando embeddings de palavras ou embeddings contextuais (por exemplo, Word2vec, GloVe, BERT, GPT).

4. Implementar o processamento de consultas

Quando um usuário envia uma consulta, você pode processá-la para gerar vetores esparsos e densos. Essa tarefa envolve:

• • • • Tokenização e normalização da consulta para pesquisa baseada em palavras-chave
      • Uso de um modelo de incorporação para converter a consulta em um vetor denso para pesquisa semântica

5. Combinar resultados de ambos os índices

Recuperar documentos do índice esparso (correspondência de palavras-chave) e do índice denso (correspondência semântica). Combine e classifique novamente os resultados com base nas pontuações de relevância de ambos os índices. Modelos de aprendizado de máquina podem ser empregados para otimizar esse processo de reclassificação.

6. Otimizar e refinar

Otimize e refine continuamente sua configuração de pesquisa híbrida:

• • • • Analisar o comportamento e o feedback do usuário
      • Ajuste dos pesos atribuídos à relevância da palavra-chave e da semântica
      • Atualização de modelos de incorporação e retreinamento com novos dados

Principais conclusões e recursos adicionais

A pesquisa híbrida combina os pontos fortes das técnicas de pesquisa semântica e baseada em palavras-chave para fornecer resultados de pesquisa mais precisos, relevantes e abrangentes. Ao aproveitar vetores esparsos para correspondência precisa de palavras-chave e vetores densos para compreender o contexto e o significado semântico, a pesquisa híbrida oferece uma solução madura e avançada que pode lidar com consultas diversas e complexas.

Visite estes recursos adicionais para saber mais sobre conceitos relacionados à IA e aos recursos de pesquisa do Couchbase:

• • Serviços de nuvem de IA, Capella iQ e Vector Search
  • Pesquisa de texto completo - Página do produto
  • Adicionar pesquisa ao seu aplicativo - Docs
  • Use o Vector Search para aplicativos de IA - Docs
  • Um guia para a pesquisa de vetores
  • Uma visão geral da Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
  • O que são modelos básicos? (Mais tipos e casos de uso)