Búsqueda híbrida es la técnica de combinar dos métodos de búsqueda diferentes en un único resultado. Por un lado, la búsqueda léxica, que encuentra documentos por la presencia exacta de palabras. Por el otro, la búsqueda vectorial, que encuentra documentos por el significado, incluso cuando las palabras no coinciden. Juntas cubren los dos tipos de consulta que un usuario puede hacer.
Cómo funciona
En la práctica, la búsqueda híbrida ejecuta las dos búsquedas en paralelo sobre la misma base de documentos. La búsqueda léxica usa algoritmos como BM25, que puntúa documentos por la frecuencia y rareza de los términos. La búsqueda vectorial convierte la consulta en un embedding y encuentra los documentos más cercanos en el espacio vectorial.
Los resultados de las dos búsquedas se combinan luego mediante una función de fusión, como el Reciprocal Rank Fusion (RRF), que suma las posiciones de cada documento en las dos listas. Los documentos que aparecen bien en ambas listas suben al tope. La salida final es una lista única, ordenada por la puntuación combinada.
Ejemplo práctico
Imagina un agente de IA que responde preguntas sobre la documentación de un proyecto. El usuario pregunta "cómo configurar el webhook de Stripe". La búsqueda léxica encuentra documentos que contienen exactamente "webhook" y "Stripe". La búsqueda vectorial encuentra documentos sobre integración de pagos, aunque usen otras palabras. La búsqueda híbrida entrega ambos tipos de resultado, priorizando los que combinan término exacto y significado.
Para qué sirve
La búsqueda híbrida mejora la precisión de sistemas de RAG y de bases de conocimiento usadas por agentes de IA. En bridgecode, los agentes que consultan documentación o bases internas se benefician de esta técnica para retornar respuestas más relevantes y con menos alucinación.