Files
DBAdmin/brain/knowledge/concepts/hybrid-search.md
T
2026-06-18 09:56:58 +00:00

1.9 KiB

title, type, tags, created, updated, sources, confidence
title type tags created updated sources confidence
Hybrid Search (Wyszukiwanie Hybrydowe) concept
retrieval
search-systems
database
vector-embeddings
2026-06-18 2026-06-18
summaries/gbrain-long-term-memory
high

Hybrid Search (Wyszukiwanie Hybrydowe)

Definition

Zaawansowana strategia pobierania informacji (Retrieval), polegająca na jednoczesnym przeszukiwaniu bazy danych za pomocą dopasowania semantycznego (wyszukiwanie wektorowe/Dense Retrieval) oraz tradycyjnego dopasowania słów kluczowych (wyszukiwanie tekstowe/Sparse Retrieval, np. BM25/ripgrep), a następnie scaleniu i zreparametryzowaniu wyników w jeden zoptymalizowany ranking.

How It Works

Wyszukiwanie hybrydowe łączy mocne strony dwóch odmiennych podejść:

  1. Wyszukiwanie Wektorowe (np. pgvector): Rozumie kontekst i synonimy (np. zapytanie o "bazy danych" zwróci wyniki zawierające "PostgreSQL" lub "SQL Server", nawet jeśli słowo "baza" tam nie występuje). Jednak gubi się przy dokładnych dopasowaniach nazw własnych, unikalnych kodów, symboli czy numerów wersji.
  2. Wyszukiwanie Słów Kluczowych (np. BM25): Doskonale radzi sobie z precyzyjnymi identyfikatorami (np. wyszukanie "0.7.0" lub specyficznego nazwiska), ale całkowicie ignoruje znaczenie pojęciowe słów.

Po wykonaniu obu zapytań system stosuje algorytm fuzji (np. Reciprocal Rank Fusion - RRF), aby wygenerować ostateczną listę najbardziej trafnych wyników.

Performance Benchmark

Zastosowanie wyszukiwania hybrydowego w rzeczywistych testach (np. w benchmarku LongMemEval systemu GBrain) pozwala osiągnąć dokładność R@5 = 97,9%, co oznacza, że poszukiwany fragment wiedzy znajduje się w pierwszej piątce wyników w niemal 98% przypadków. Przewyższa to czyste wyszukiwanie wektorowe stosowane w większości tradycyjnych potoków RAG.

Sources