Lanskap teknologi pencarian sedang mengalami transformasi signifikan seiring dengan pengembang dan perusahaan yang semakin banyak mengadopsi pendekatan hybrid yang menggabungkan algoritma tradisional BM25 dengan kemampuan pencarian vektor berbasis AI modern. Evolusi ini mencerminkan upaya industri dalam mencapai hasil pencarian yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual.
 |
|---|
| Gambar ini menjelaskan lebih lanjut tentang algoritma BM25, yang menjadi fondasi utama dalam lanskap teknologi pencarian yang terus berkembang saat ini |
Kebangkitan Pencarian Hybrid
Sementara BM25 (Best Match 25) tetap menjadi algoritma fundamental dalam teknologi pencarian, komunitas secara aktif mengeksplorasi solusi hybrid yang memanfaatkan kemampuan pencarian leksikal dan semantik. Para praktisi industri mengimplementasikan berbagai kombinasi BM25 dengan pencarian semantik berbasis vektor, seringkali menggunakan Reciprocal Rank Fusion (RRF) untuk menggabungkan hasil. Pendekatan hybrid ini bertujuan untuk mengatasi keterbatasan metode pencarian yang hanya berbasis kata kunci atau semantik murni.
Komponen Umum dalam Pencarian Hibrida:
- BM25 untuk pencarian leksikal
- Pencarian semantik berbasis vektor
- Reciprocal Rank Fusion ( RRF ) untuk penggabungan hasil
- Pemeringkatan ulang menggunakan cross-encoder
- Peningkatan ontologi semantik
Tren Implementasi Saat Ini
Tumpukan pencarian modern semakin canggih, dengan para praktisi menganjurkan pendekatan multi-alat daripada mengandalkan satu solusi. Seperti yang dicatat oleh seorang insinyur pencarian berpengalaman dalam diskusi komunitas:
Menurut saya, orang tidak perlu fokus pada satu tumpukan. Tapi harus siap menggunakan alat yang terbaik untuk setiap pekerjaan. Elasticsearch untuk hal-hal tipe BM25, Turbopuffer untuk pengambilan vektor yang sederhana dan cepat, bahkan Redis untuk menghitung hasil tertentu sebelumnya.
Alat Implementasi Populer:
- Elasticsearch - Implementasi BM25
- Typesense - Dukungan pencarian hybrid
- Turbopuffer - Pengambilan vektor
- Redis - Penyimpanan cache hasil pencarian
- Vespa - Stack pencarian komprehensif
Perdebatan Antara Pendekatan Tradisional vs Modern
Komunitas terlibat dalam perdebatan seru tentang masa depan teknologi pencarian. Sementara beberapa berpendapat bahwa usia BM25 membuatnya ketinggalan zaman, yang lain membela relevansinya yang berkelanjutan, terutama ketika dikombinasikan dengan teknologi yang lebih baru. Diskusi mengungkapkan bahwa banyak organisasi menemukan kesuksesan dengan pendekatan hybrid yang menggabungkan BM25 tradisional dengan pencarian vektor, menggunakan teknik seperti perangkingan ulang cross-encoder dan reciprocal rank fusion.
Aplikasi Praktis
Implementasi sangat bervariasi, dengan beberapa organisasi melaporkan hasil mengesankan menggunakan kombinasi model text-embedding (seperti text-embedding-3-large), SPLADE, dan RRF. Yang lain meningkatkan BM25 dengan ontologi semantik untuk meningkatkan relevansi pencarian, dengan beberapa melaporkan akurasi tinggi yang konsisten dalam hasil pencarian teratas mereka.
Arah Masa Depan
Bidang ini tampaknya bergerak menuju sistem hybrid yang lebih canggih yang dapat menangani berbagai jenis kueri pencarian secara cerdas. Meskipun pendekatan berbasis AI murni semakin populer, konsensus industri tampaknya mendukung solusi seimbang yang memanfaatkan teknik tradisional dan modern, mengakui bahwa skenario pencarian yang berbeda mungkin memerlukan pendekatan yang berbeda.
Evolusi berkelanjutan dari teknologi pencarian menunjukkan bahwa meskipun metode berbasis AI yang lebih baru bersifat transformatif, mereka bekerja paling baik ketika melengkapi daripada sepenuhnya menggantikan algoritma mapan seperti BM25. Pendekatan pragmatis ini tampaknya menghasilkan hasil yang paling menjanjikan dalam aplikasi dunia nyata.
Sumber Kutipan: Understanding the BM25 full text search algorithm