Cos’è l’hybrid search (nel RAG)?

L’hybrid search mescola due modi di recuperare pezzi di testo: la ricerca lessicale (parole esatte, tipo BM25) e la ricerca semantica con embedding. Nel RAG serve perché una query può coincidere con le parole del documento oppure col significato, e una sola delle due sbaglia.

Serve quando i nomi propri, i codici, o le formule devono matchare alla lettera, mentre il resto può essere «simile». Spesso dopo c’è un reranking. Non sostituisce un buon chunking né un database vettoriale messo bene.

Cosa non è

Non è un LLM. Non è RAG da solo (è un pezzo del recupero). Non è fine-tuning. Non rende il modello più vero: se recuperi il pezzo sbagliato, l’assistente lo userà comunque.

Nel corso si vede perché «cerca per significato» non basta sempre.

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