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Raising Retrieval Quality: Rerankers and Hybrid Search

AI Navigate Original / 5/16/2026

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Key Points

  • RAG being plausible-but-off is mainly a retrieval-accuracy problem
  • Hybrid search combines vector and keyword; rerankers reorder candidates
  • Also query rewriting, chunk design, metadata filters
  • Measure improvements with eval data; RAG is 90% retrieval

Raising Retrieval Quality: Rerankers and Hybrid Search

The main cause of RAG being "plausible but off-target" is retrieval accuracy. The standard improvements are rerankers and hybrid search.

Hybrid Search

  • Use vector search (semantic nearness) and keyword search (word match) together

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