Anche se gli incorporamenti di vettori densi eccellono in un ampio clustering concettuale, spesso falliscono su codici di parte specifici, citazioni legali e terminologia di dominio.
Le architetture di recupero ibride fondono le classiche ricerche di indice invertito BM25 con somiglianza vettoriale ad alta dimensione utilizzando Reciprocal Rank Fusion (RRF).
L'implementazione di un reranker cross-encoder perfeziona ulteriormente i passaggi candidati, aumentando la precisione della generazione downstream di oltre il 35%.
