Retrieval

Retrieval — ключевой компонент RAG и поисковых систем. Методы: keyword search (BM25, TF-IDF), semantic search (dense retrieval с эмбеддингами), hybrid (комбинация). Vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant) хранят эмбеддинги для semantic search. Reranking улучшает результаты: первичный поиск возвращает кандидатов, cross-encoder ранжирует. Metrics: recall@k, precision@k, MRR. Retrieval quality напрямую влияет на качество RAG: garbage in — garbage out. Chunking strategy важна: как разбить документы для эффективного поиска.