Về Chương 3
Hybrid Search & Reciprocal Rank Fusion (RRF)

Reciprocal Rank Fusion (RRF)

Trực quan hóa cách tích hợp tìm kiếm từ khóa (BM25) và tìm kiếm ngữ nghĩa (Dense Vector) để sinh ra kết quả lai (Hybrid Search) tối ưu nhất.

Query: "Cách lập báo cáo SLR PRISMA"
BM25 Lexical Search (Từ khóa)
Báo cáo PRISMA trong nghiên cứu SLRRank #1
Độ chính xác chuẩn thi MOSWC 2026Rank #2
Giải thuật tối ưu hóa pgvector PostgreSQLRank #3
Kỹ nghệ Agentic BPM trong doanh nghiệpRank #4
Ứng dụng GenAI tại Hue UniversityRank #5
Dense Semantic (Ngữ nghĩa)
Ứng dụng GenAI tại Hue UniversityRank #1
Kỹ nghệ Agentic BPM trong doanh nghiệpRank #2
Báo cáo PRISMA trong nghiên cứu SLRRank #3
Độ chính xác chuẩn thi MOSWC 2026Rank #4
Giải thuật tối ưu hóa pgvector PostgreSQLRank #5
RRF Final Ranking (Lai / Hybrid)
Chạy mô phỏng Fusion để hòa trộn thứ hạng...
Chờ thực thi RRF...

⚙️ Thiết Lập RRF

Hằng số phạt k (Penalty k)k = 60
k cân bằng tầm ảnh hưởng của các tài liệu có thứ hạng cực kỳ cao.
Chi Tiết Giải Thuật (Formula)
Click vào một tài liệu để xem phân tích số học RRF chi tiết.

Giải thích Thuật Toán

BM25 (Lexical Search) tìm kiếm dựa trên so khớp tần suất từ khóa chính xác. Rất mạnh khi tìm mã số, tên riêng hoặc thuật ngữ chuyên biệt.

Dense Search (Semantic) tìm kiếm theo sự tương đồng về vector ngữ nghĩa, hiểu được các từ đồng nghĩa dù mặt chữ viết khác nhau.

RRF (Reciprocal Rank Fusion) là giải thuật không cần chuẩn hóa điểm số gốc của các mô hình khác nhau. Nó chỉ quan tâm đến thứ hạng nghịch đảo, giúp gộp các kết quả tìm kiếm đa nguồn cực kỳ công bằng và hiệu quả.