Ricerca Semantica vs Ricerca per Parole Chiave

Una pipeline RAG utilizza la ricerca semantica su un database vettoriale di documenti interni e la ricerca per parole chiave tramite Scavio per risultati web in tempo reale. I due insiemi di risultati vengono uniti e riordinati prima di essere inviati al LLM come contesto, combinando conoscenza istituzionale con informazioni aggiornate.

Ricerca Semantica vs Ricerca per Parole Chiave è rilevante per Google, YouTube, Reddit. Scavio fornisce un'API unificata per accedere ai dati di tutte queste piattaforme.

La ricerca tradizionale per parole chiave si basa sulla frequenza dei termini, sugli indici invertiti e su algoritmi come BM25 per classificare i documenti che contengono i termini della query. La ricerca semantica utilizza reti neurali per convertire il testo in vettori ad alta dimensionalità (embeddings) e trova risultati basati sulla similarità del coseno in quello spazio vettoriale. Ciò significa che una ricerca semantica per 'alloggio economico' può trovare documenti su 'hotel economici' o 'posti economici dove stare'. Nelle applicazioni RAG, combinare entrambi gli approcci produce i migliori risultati: la ricerca semantica per il richiamo e la ricerca per parole chiave per la precisione. API di ricerca come Scavio restituiscono risultati corrispondenti per parole chiave dalle principali piattaforme, che possono essere combinati con i risultati del database vettoriale in una strategia di recupero ibrida.