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Búsqueda híbrida
Para proporcionar información relevante a un LLM con aplicaciones de IA de generación y generar la respuesta correcta, se requiere búsqueda vectorial y búsqueda de palabras clave. La búsqueda vectorial comprende similitudes semánticas y contexto, pero carece de vocabulario de dominio específico. La búsqueda de palabras clave sobresale en similitud léxica pero no en similitud semántica. En Data 360, la búsqueda híbrida combina los puntos fuertes de la búsqueda vectorial consciente semánticamente con la precisión y la velocidad de la búsqueda de palabras clave.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Todas las ediciones compatibles con Data 360. Consulte Disponibilidad de Data 360. |
Por ejemplo, la búsqueda vectorial entiende que “¿Cómo iniciar sesión en mi cuenta?” y “¿Cómo puedo iniciar sesión?” son consultas similares. Pero la búsqueda vectorial puede no comprender que una búsqueda en “LaserPrinter TX 400” y “LaserPrinter TX 440” también son similares porque no coincide bien con los números o términos de dominio específicos como LaserPrinter, que puede ser la búsqueda de palabras clave.
La búsqueda híbrida indexa la información en el DMO o UDMO para recuperar resultados relevantes. Antes de crear un índice de búsqueda híbrido, los datos no estructurados almacenados en DMO y UDMO se segmentan. La segmentación divide los DMO y los UDMO en unidades gestionables y con sentido semántico.
A continuación, el indexado de datos genera incrustaciones vectoriales para un índice de búsqueda vectorial y un índice de búsqueda de palabras clave para los DMO y UDMO. Usted gestiona la creación, eliminación e hidratación del índice de búsqueda utilizando la interfaz de usuario y las API del índice de búsqueda Data 360.
Con la búsqueda híbrida, el índice de búsqueda vectorial se consulta para recuperar información basada en similitud semántica y el índice de búsqueda de palabra clave se consulta para recuperar información basada en similitud léxica. A continuación, la búsqueda híbrida combina y clasifica los resultados proporcionados por ambos tipos de búsqueda para generar la mejor respuesta. También puede configurar factores de clasificación adicionales, como la popularidad o la recencia de registros, para influir en los resultados de búsqueda devueltos.
Después de crear un índice de búsqueda en Data 360, puede realizar búsquedas en esos datos desde aplicaciones como Generador de solicitudes, agentes de IA o Tableau.
- Crear un índice de búsqueda híbrida con configuración avanzada
Configure un índice de búsqueda híbrido para un objeto de modelo de datos (DMO) o un objeto de modelo de datos no estructurado (UDMO) para proporcionar información relevante a aplicaciones de IA generativa. Data 360 divide los datos a los que se hace referencia en fragmentos relacionados semánticamente y genera vectores con capacidad de búsqueda, y luego genera un índice vectorial y un índice de palabras clave. - Ejecutar consultas de búsqueda híbrida con API de consulta
Utilice la API de consulta para ejecutar búsquedas híbridas en Data 360. Utilice estos ejemplos como puntos de inicio. - Expresiones de consulta de búsqueda híbrida
Mejore sus consultas de búsqueda híbrida con campos de filtrado previo y una expresiones de unión para acceder a campos. - Clasificación de fusión de búsqueda híbrida
Clasificación reordena los resultados de búsqueda de modo que los resultados más relevantes para una consulta de usuario estén en la parte superior. La búsqueda híbrida de Data 360 recupera resultados de dos índices (palabra clave y vector) basándose en la similitud con la consulta y luego combina (fusiona) los resultados. El modelo de clasificación luego vuelve a clasificar los resultados combinados. - Clasificación de relevancia de búsqueda híbrida de influencia
Aumente la precisión de los resultados de consultas de índices de búsqueda y mejore la calidad de las aplicaciones RAG enviando parámetros específicos de relevancia. Utilizando SQL, puede enviar parámetros de configuración de relevancia para modelos de rango de fusión compatibles y mejorar la relevancia de resultados para su caso de uso específico. - Resultados de suelta automática de búsqueda híbrida
Filtre dinámicamente resultados que muestran una fuerte disminución en puntuaciones de relevancia para aumentar la precisión de los resultados de búsqueda para sus solicitudes y casos de uso de RAG. La opción de soltar automáticamente la búsqueda híbrida de Data 360 es un método por el que puede filtrar resultados de búsqueda irrelevantes que pueden inducir a error aplicaciones ascendentes como Generador de solicitudes utilizando esos resultados. - Prácticas recomendadas de búsqueda híbrida
Mejore su recuperación de búsqueda híbrida y relevancia de búsqueda seleccionando los campos correctos, seleccionando campos de prefiltro y agregando factores de clasificación. - Prácticas recomendadas de suelta automática de búsqueda híbrida
Utilice estas prácticas recomendadas para configurar la opción de soltar automáticamente para resultados de búsqueda híbrida de Data 360.
