#BM25
Embedding sozinho erra mais do que você imagina. Veja como combinar busca lexical (BM25), busca semântica e um reranker cross-encoder para subir a qualidade do RAG em produção, com código em Python e LangChain.
Vector-only, hybrid (BM25 + vetor + RRF) e o stack completo com SQL e reranker como tools separadas: comparação prática com benchmarks reais e código de produção.
Embedding puro confunde "RX-7000" com "RX-5000". BM25 puro perde sinônimos. A receita certa é rodar os dois em paralelo e fundir os rankings com Reciprocal Rank Fusion. Neste post, a fórmula que sustenta tudo isso, o pipeline completo em Elasticsearch e como aplicar em catálogo de produto que mistura SKU, part-number e busca semântica.