Week 1 · Day 6/30

RAG Advanced

Hybrid search, reranking, query decomposition, RAGAS evaluation

📅 2026-03-09 ⏱️ 5-6 hodín 📊 Foundations & RAG
Celkový progres 20%

🎯 Cieľ dňa

Ovládnuť pokročilé RAG techniky — hybrid search (15-30% improvement), reranking, a systematickú evaluáciu s RAGAS.

core practice

📚 Study Resources

🔍

Superlinked — Hybrid Search & Reranking

Deep dive do kombinácie dense vector + sparse keyword search (BM25) + cross-encoder reranking.

article
📈

DEV Community — From Naive to Hybrid Search

Step-by-step progresia od basic RAG po pokročilé patterny.

tutorial

RAGAS — Evaluate a Simple RAG System

Oficiálny tutorial: faithfulness, answer relevancy, context precision, context recall.

docs
📋

RAGAS Metrics Reference

Kompletný zoznam evaluation metrík. Čo merať a prečo.

reference
⚖️

BSWEN — Hybrid Search vs Reranker (Feb 2026)

Kedy stačí hybrid search sám vs kedy treba reranking navyše.

comparison

💡 Key Concepts

Hybrid Search — Dense vector + sparse keyword (BM25/TF-IDF); 15-30% improvement v retrieval precision
Reranking — Cross-encoder modely re-score výsledky; presnejšie ale drahšie (run len na top-k)
Query Decomposition — Rozdelenie multi-intent otázok na sub-queries (napr. 'porovnaj X vs Y' → dva separate retrievaly)
RAGAS Framework — Reference-free evaluácia: Faithfulness, Answer Relevancy, Context Precision, Context Recall
Agentic RAG — LLM rozhoduje čo retrievnúť, kedy, a koľkokrát (iteratívny retrieval)

🔧 Praktické cvičenie

Upgradni včerajší RAG systém na hybrid + reranking + evaluation.

  1. Pridaj BM25 keyword search (knižnica rank_bm25)
  2. Implementuj hybrid search s weighted kombináciou
  3. Pridaj reranker (Cohere free API alebo cross-encoder/ms-marco-MiniLM)
  4. Nainštaluj RAGAS, evaluuj pipeline na 10 test otázkach
  5. Porovnaj faithfulness a relevancy skóre: naive vs hybrid vs hybrid+reranking