¿Por Qué Combinar Recuperadores?
Combinar recuperación dispersa y densa para capturar documentos relevantes que cada sistema encuentra por separado.
Fusión de Rango Recíproco
RRF fusiona listas clasificadas usando solo rangos, evitando la calibración de puntuaciones.
Normalización de Puntuaciones
Las alternativas basadas en puntuaciones (min-max, z-score) son frágiles porque la normalización depende de los candidatos devueltos por consulta.
Recuperación Híbrida en Producción
Las bases de datos vectoriales modernas soportan búsqueda híbrida de forma nativa con fusión RRF integrada.
Quiz
Pon a prueba tu comprensión de la búsqueda híbrida y la fusión de rangos.
¿Por qué no se pueden simplemente sumar las puntuaciones de BM25 y de recuperación densa?
El documento A está clasificado 1.º por BM25 y no lo recupera la búsqueda densa. El documento B está clasificado 5.º por ambos. Con RRF ($k=60$), ¿cuál puntúa más alto?
¿Cuándo vale la pena entrenar un modelo de fusión aprendida en lugar de usar RRF?