La búsqueda híbrida es un método de recuperación que combina búsqueda semántica (basada en vectores/embeddings) con búsqueda léxica (basada en palabras clave/BM25) para encontrar información relevante. Al fusionar ambos enfoques, logra mayor precisión que cualquiera de los métodos por separado.
La búsqueda semántica destaca entendiendo significado, pero puede perder términos específicos, nombres de productos y frases exactas. La búsqueda por palabras clave (BM25) destaca coincidiendo términos específicos, pero pierde contenido parafraseado. La búsqueda híbrida combina ambas:
1. **Búsqueda semántica**: encuentra contenido con significado similar a la consulta 2. **Búsqueda por palabras clave BM25**: encuentra contenido que contiene los términos exactos 3. **Reciprocal Rank Fusion (RRF)**: fusiona y reordena ambos conjuntos de resultados
Esto significa que buscar "precios del plan Chatsy Pro" encontraría documentos sobre "coste de suscripción de Chatsy Pro" (semántica) Y documentos que contienen el término exacto "plan Pro" (palabra clave). Ninguna búsqueda por sí sola encontraría ambos.
En la práctica, hybrid search debe evaluarse por lo que cambia en el flujo de soporte. Pregunta si mejora la precisión de las respuestas, reduce el trabajo repetido de los agentes, aclara las decisiones de transferencia o facilita los informes. Si la respuesta es solo "suena moderno", el concepto aún no es operativo.
Un ejemplo concreto es coincidencia de nombre de producto + intención: Un cliente pregunta "¿cómo configuro webhooks de Chatsy Pro?" La búsqueda por palabras clave encuentra documentos que contienen "Chatsy Pro" y "webhooks" (términos exactos). La búsqueda semántica encuentra documentos sobre "configurar notificaciones de eventos" (significado). La búsqueda híbrida devuelve ambos, asegurando que el resultado más relevante aparezca primero.
La conclusión más sencilla es: La búsqueda híbrida combina búsqueda vectorial semántica con búsqueda por palabras clave BM25 para máxima precisión
Sí, en la mayoría de casos. Los estudios muestran que la búsqueda híbrida mejora la recuperación entre un 10% y un 30% frente a la búsqueda vectorial sola, especialmente en consultas que contienen términos específicos, nombres de productos o jerga técnica que la búsqueda semántica puede perder.
La latencia adicional es insignificante, normalmente 10-50 milisegundos. Ambas búsquedas se ejecutan en paralelo y los resultados se fusionan. La mejora de precisión supera ampliamente el coste mínimo de latencia.
Siempre, si tu plataforma la admite. La búsqueda híbrida es estrictamente mejor que la búsqueda solo vectorial para soporte al cliente porque las consultas de soporte suelen contener nombres de productos específicos, códigos de error y términos técnicos que la búsqueda por palabras clave gestiona mejor que la búsqueda semántica.
Un cliente escribe "politca reemboso" (mal escrito). La búsqueda por palabras clave falla porque ningún documento contiene esos errores. La búsqueda semántica aun así empareja la consulta con el artículo "Política de reembolso" porque el embedding captura significado pese a los errores tipográficos. La búsqueda híbrida se recupera del fallo de palabras clave.
RRF es un algoritmo que combina listas de resultados ordenados de múltiples métodos de búsqueda. Puntúa cada resultado según su posición en cada lista (1/rango) y luego suma las puntuaciones. Los resultados que se clasifican alto tanto en búsqueda por palabras clave como semántica obtienen las puntuaciones combinadas más altas, mostrando el contenido más relevante.
Entre los ejemplos están Elasticsearch y OpenSearch modernos con plugins vectoriales habilitados, Weaviate con BM25 más recuperación vectorial, Vespa y PostgreSQL usando pgvector junto con búsqueda de texto completo integrada (el enfoque que usa Chatsy). Cada uno ejecuta consultas léxicas y vectoriales en paralelo y fusiona los resultados.
La búsqueda semántica usa solo similitud vectorial para coincidir por significado. La búsqueda híbrida ejecuta búsqueda semántica y búsqueda por palabras clave (BM25) en paralelo y fusiona los resultados, normalmente con Reciprocal Rank Fusion. La híbrida gana cuando las consultas contienen nombres de productos específicos, códigos de error o jerga que la búsqueda semántica pura puede difuminar.
Sí, en espíritu. Google Search mezcla ranking clásico basado en palabras clave y enlaces con modelos neuronales de recuperación como BERT y MUM, además de señales de grafo de conocimiento. No es exactamente el patrón BM25 más vector usado dentro de sistemas RAG, pero conceptualmente es un híbrido de comprensión léxica y semántica.
