Recherche hybride

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A plain-language definition from the Curriculo hiring glossary.

La recherche hybride

combine le partage exact de mots clés avec la recherche sémantique, de sorte qu'elle trouve du texte avec les mêmes mots et du texte avec la même signification.

Pourquoi il est important d'embaucher

décrivent la même compétence de différentes manières. L'un écrit PostgreSQL, un autre écrit Postgres, et un troisième écrit qu'elle gérait la base de données relationnelle de l'entreprise. La recherche de mots clés seule trouve le premier. La recherche sémantique seule peut manquer des termes exacts comme un numéro de permis. La recherche hybride trouve les trois et conserve les correspondances exactes près du sommet.

Comment fonctionne

• La recherche de mots clés marque les documents par termes partagés, souvent avec une méthode appelée BM25.
• La recherche sémantique transforme le texte en vecteurs, des listes de nombres qui capturent le sens, et trouve des documents avec des vecteurs proches.
• Les deux listes de résultats sont fusionnées en un seul classement.

Une formule commune de fusion

La fusion réciproque de rang donne à chaque document un score de 1 / (k + rang) dans chaque liste, puis ajoute les scores. La constante k est souvent fixée à 60.

Exemple: un CV se classe 2e dans les résultats de mots clés et 5e dans les résultats sémantiques. Son score est de 1 / 62 + 1 / 65, soit environ 0.0315. Un CV qui se classe 1er dans les résultats de mots clés mais ne figure pas dans les résultats sémantiques marque 1 / 61, environ 0.0164. Le premier résumé est plus élevé parce que les deux méthodes s'y accordent.

Erreurs courantes

• Supposant que la recherche sémantique comprenne chaque terme de niche sans tests.
• J'arrête complètement la recherche de mots clés et perd les correspondances exactes comme les numéros de permis.
• Rechercher uniquement les titres de travail au lieu du travail que les gens décrivent.
• Ne jamais vérifier les résultats contre quelques bons candidats connus.

Voir comment AI recherche candidat trouve des personnes, comparez-le avec mot clé correspondant à, et apprenez comment reprendre parsing prépare les données.

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