Dla biznesu
Co to jest
Dwa rodzaje wyszukiwania obok siebie: jedno według znaczenia, drugie według dokładnych słów, takich jak nazwy produktów i numery referencyjne.
Dlaczego to ważne
Wyszukiwanie tylko po znaczeniu gubi dokładne terminy, a tylko po słowach kluczowych gubi parafrazy. Razem znajdują właściwy fragment dużo pewniej.
Ryzyko bez tego
Pytanie o konkretny numer polisy zwraca coś „podobnego”, i błędnego.
Dla inżynierów
Jak to działa
Wektory trafiają do indeksu przybliżonych najbliższych sąsiadów, a ten sam tekst do indeksu słów kluczowych BM25. Zapytania trafiają do obu, a wyniki są łączone, na przykład przez reciprocal rank fusion. Filtry metadanych (klient, data, typ dokumentu) działają w obu.
Typowy stack
- OpenSearch k-NN + BM25
- Postgres pgvector + full-text
- Pinecone / Weaviate hybrid
Pułapki i kompromisy
- Filtruj przed rankingiem, inaczej wyniki przeciekają między klientami.
- Dostrajaj wagi fuzji na prawdziwych zapytaniach.
- Indeksy wektorowe zużywają dużo pamięci, więc planuj pojemność.
W tym przykładzie
Wejście
→ wektory + tekst
Wyjście
wektor ok bm25 ok meta: A-17, 2026-10-12
Fikcyjny przykład · nie system klienta