Cómo se crean las respuestas de IA
Búsqueda híbrida
También llamado: Hybrid search, BM25
La búsqueda híbrida combina la coincidencia por palabras clave, a menudo con una fórmula llamada BM25, y la búsqueda vectorial por significado, y luego une los resultados.
En palabras sencillas
La búsqueda por palabras clave es buena con coincidencias exactas: nombres, códigos de producto y números de error. La búsqueda vectorial es buena con significados parecidos.
Anthropic describe BM25 como una función de ranking que encuentra coincidencias exactas de palabras o frases. Se basa en una idea más antigua llamada TF-IDF.
Ejemplo
Anthropic pone este ejemplo. Alguien busca «Error code TS-999» en una base de datos de soporte. Un modelo de embeddings puede encontrar contenido sobre códigos de error en general, mientras que BM25 encuentra la coincidencia exacta «TS-999».
Por qué importa para la búsqueda con IA
En las pruebas de Anthropic, combinar embeddings y BM25 funcionó mejor que usar solo embeddings.
Así que cuentan tanto tus palabras exactas como tu significado. Los nombres exactos ayudan a la búsqueda por palabras clave; las explicaciones claras, a la vectorial.
Qué puedes hacer
- Escribe nombres exactos, números de modelo y códigos en texto sencillo, no solo en imágenes o PDF.
- Explica también con palabras sencillas qué son.
- Usa siempre el mismo nombre para cada producto.
Se confunde a menudo con
- Búsqueda vectorial
- La búsqueda vectorial es una mitad de la búsqueda híbrida: la que busca por significado.
Fuentes
Datos y fuentes revisados por última vez el 19 de octubre de 2026.
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