Apesar do crescente interesse em vector databases para casos de uso de geração aumentada por recuperação (RAG), pesquisas e relatórios de experiência sugerem que a combinação de busca tradicional de texto completo com busca vetorial (em uma busca híbrida) pode gerar resultados superiores. Por meio do Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), a consagrada plataforma de busca de texto completo Elasticsearch suporta modelos de embedding incorporados e personalizados, busca vetorial e busca híbrida com mecanismos de classificação como o Reciprocal Rank Fusion. Embora essa área ainda esteja amadurecendo, em nossa experiência, o uso desses recursos do ESRE juntamente com os recursos tradicionais de filtragem, ordenação e classificação fornecidos pelo Elasticsearch tem produzido resultados promissores, sugerindo que plataformas de busca estabelecidas que suportam busca semântica não devem ser negligenciadas.
