Hybrid search é uma tecnologia inovadora que combina algoritmos de pesquisa tradicionais, como keyword search, com técnicas mais avançadas, como vector search. Essa abordagem permite que a pesquisa seja mais precisa e relevante para os usuários, ao utilizar as melhores características de ambos os métodos.

Na implementação do Weaviate, o hybrid search utiliza tanto sparse quanto dense vectors. O sparse vector é gerado por métodos que utilizam tokenização, enquanto o dense vector é obtido a partir de modelos de machine learning, como GloVe e Transformers. Com a nova versão do Weaviate (v1.28), foi introduzido um tokenizer específico para o idioma japonês, chamado KAGOME_JA, que melhora ainda mais a eficácia da pesquisa.

O artigo detalha como as pesquisas são realizadas através de diferentes algoritmos, como BM25 para sparse embeddings e distance metrics para dense embeddings. Os resultados das pesquisas são então fundidos em uma lista de classificação utilizando algoritmos como rankedFusion e relativeScoreFusion.

1. A combinação de keyword search e vector search para resultados mais relevantes.

2. A introdução do tokenizer KAGOME_JA para melhorar a pesquisa em japonês.

3. Utilização de dense e sparse vectors para otimização das buscas.

4. Exemplos práticos de implementação no Weaviate.

5. A importância de ajustar os pesos dos resultados com o parâmetro alpha.

Com a ajuda do Weaviate, usuários podem implementar hybrid search para obter resultados mais precisos e contextualmente relevantes, especialmente em aplicações que exigem tanto eficiência quanto precisão na busca de informações.

- O hybrid search pode melhorar significativamente a experiência do usuário. - É essencial para aplicações que demandam conhecimento específico. - Pode ser aplicada em vários setores, desde e-commerce até pesquisa acadêmica.

Concluindo, a implementação de hybrid search no Weaviate não apenas otimiza a busca de informações, mas também abre novas possibilidades para pesquisas mais inteligentes em contextos diversos. Para quem deseja se aprofundar no uso do Weaviate e suas funcionalidades, vale a pena conferir os recursos disponíveis na documentação e experimentar a ferramenta.

Em resumo, o hybrid search representa um avanço significativo na forma como as informações são buscadas e interpretadas, combinando eficiência e relevância. Aqueles interessados em tecnologia e pesquisa podem se inscrever na nossa newsletter para se manter atualizados com as últimas novidades e inovações nesse campo. Explore as capacidades do Weaviate e transforme suas buscas em experiências mais dinâmicas e precisas!

FONTES:

1. Jun Ohtani

2. Weaviate Documentation

3. Weaviate GitHub

4. Weaviate Forum

5. Weaviate Slack