Ensemble Retriever
Ensemble Retriever consulta a la vez varios buscadores y junta sus resultados en una sola lista. Lo habitual es combinar uno que busca por palabras, como BM25 Retriever, con otro que busca por significado.
Un buscador (retriever) recibe una pregunta y devuelve los fragmentos de documentos que mejor la responden, para que un agente o un modelo conteste con tu información.
Cuándo usarlo
- Quieres acertar tanto con preguntas literales como con preguntas formuladas con otras palabras.
- Tu información está repartida en varias bases y quieres buscar en todas a la vez.
Configuración
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Search Query | La pregunta. |
| Retrievers (obligatorio) | Los buscadores que se combinan. Puedes conectar varios. |
Opciones avanzadas
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Number of Results | Cuántos resultados devuelve como máximo Search Results. Por defecto, 20. |
| Weights | Cuánto cuenta cada buscador, en el orden en que están conectados, separados por comas, por ejemplo 0.7, 0.3. Vacío: todos cuentan lo mismo. |
Resultado
- Retriever: el buscador, para conectarlo a componentes que piden un buscador, como otro de esta familia o un componente de preguntas y respuestas.
- Search Results: los fragmentos encontrados para Search Query, que puedes pasar a un prompt o a un agente.
Uso como herramienta de un agente
Conecta Ensemble Retriever a la entrada Tools de un Agent y el agente buscará por su cuenta: él escribe Search Query con la pregunta. Por defecto se llama hybrid_search; en la pestaña Tool cambia la descripción para decir qué hay en tus documentos.
Ejemplo
Un servicio técnico quiere encontrar manuales tanto por el modelo exacto como por la descripción de la avería.
- Conecta a Retrievers un BM25 Retriever y la salida Retriever de su base de manuales.
- Conecta la pregunta a Search Query y pasa Search Results al agente.
Buenas prácticas
- Empieza con pesos iguales. En nuestra prueba del 17 de octubre de 2026 (9 documentos, 40 preguntas, un conjunto sintético), BM25 Retriever y la búsqueda por significado a partes iguales acertaron todas las preguntas por código entre los 5 primeros resultados. Cambia los pesos solo si con tus preguntas ves que un buscador acierta más que el otro.
- Para ordenar mejor la lista combinada, conecta la salida Retriever a Local Rerank y pide a cada buscador más resultados de los que te quedas.
Vídeo
Este vídeo compara la búsqueda normal con la búsqueda híbrida más la reordenación, en una pregunta por una referencia de pieza.
Lo que ves en el vídeo:
- Qdrant sola, con sus 5 primeros resultados, no trae la pieza MO-305.
- BM25 Retriever y Qdrant unidos en Ensemble Retriever con Weights
0.5, 0.5, y Local Rerank detrás: pide 20 candidatos y se queda con los 5 mejores. - El primer resultado es la lista de recambios del manual del molino, donde está «MO-305: condensador de arranque de 20 µF», con una relevancia de 0,55.
- La misma combinación, conectada como herramienta de un Agent, responde bien a la pregunta.
Componentes relacionados
- BM25 Retriever: busca por palabras.
- Chroma DB: una base vectorial de la que pueden partir estos buscadores.
- Local Rerank: reordena la lista combinada por relevancia.
Para ver cómo se combinan las técnicas de búsqueda, consulta Técnicas de búsqueda en la guía de RAG.