Búsqueda semántica versus búsqueda por palabras clave

Un pipeline RAG utiliza búsqueda semántica en una base de datos vectorial de documentos internos y búsqueda de palabras clave a través de Scavio para obtener resultados web en tiempo real. Los dos conjuntos de resultados se fusionan y reclasifican antes de enviarlos al LLM como contexto, combinando el conocimiento institucional con la información actual.

Búsqueda semántica versus búsqueda por palabras clave es relevante para Google, YouTube, Reddit. Scavio proporciona una API unificada para acceder a datos de todas estas plataformas.

La búsqueda tradicional de palabras clave se basa en la frecuencia de los términos, índices invertidos y algoritmos como BM25 para clasificar los documentos que contienen los términos de la consulta. La búsqueda semántica utiliza redes neuronales para convertir texto en vectores de alta dimensión (incrustaciones) y encuentra resultados basados ​​en la similitud del coseno en ese espacio vectorial. Esto significa que una búsqueda semántica de "alojamiento asequible" puede coincidir con documentos sobre "hoteles económicos" o "lugares baratos para alojarse". En aplicaciones RAG, la combinación de ambos enfoques produce los mejores resultados: búsqueda semántica para recordar y búsqueda de palabras clave para precisión. Las API de búsqueda como Scavio devuelven resultados coincidentes con palabras clave de las principales plataformas, que se pueden combinar con resultados de bases de datos vectoriales en una estrategia de recuperación híbrida.