# Hybrid Search Implementation > Combina búsqueda vectorial y por palabras clave para mejorar la recuperación. Útil al implementar RAG, motores de búsqueda o cuando ningún enfoque solo basta. Fuente: https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/hybrid-search-implementation Markdown: https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/hybrid-search-implementation.md Repositorio: https://github.com/wshobson/agents Autor: wshobson Licencia: MIT Actualizado: hace 4 meses Coste de contexto: 44 tok instalada, 508 tok al activarse, 4.5k tok con todos los archivos del bundle Bundle: 2 archivos, 18 KB Permisos que pide: ninguno declarado ## Instalación Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina. ```bash # Claude Code npx -y skills add wshobson/agents --skill hybrid-search-implementation --agent claude-code # Cursor npx -y skills add wshobson/agents --skill hybrid-search-implementation --agent cursor # Codex npx -y skills add wshobson/agents --skill hybrid-search-implementation --agent codex # Gemini CLI npx -y skills add wshobson/agents --skill hybrid-search-implementation --agent gemini # Windsurf npx -y skills add wshobson/agents --skill hybrid-search-implementation --agent windsurf # Cline npx -y skills add wshobson/agents --skill hybrid-search-implementation --agent cline ``` ## Qué hace - Combina búsqueda por similitud vectorial y búsqueda por palabras clave para mejorar el recall - Explica arquitecturas de fusión (RRF, lineal, cross-encoder, cascada) para combinar resultados - Remite a `references/details.md` para plantillas y ejemplos concretos - Da buenas prácticas: ajustar pesos empíricamente, usar RRF, añadir reranking, hacer A/B testing ## Cuándo usarla - Al construir sistemas RAG que necesitan mejor recall - Al combinar comprensión semántica con coincidencia exacta - Cuando las consultas incluyen términos específicos (nombres, códigos) - Cuando la búsqueda vectorial pura no encuentra coincidencias de palabras clave ## Qué la activa - "Quiero implementar búsqueda híbrida vectorial y por palabras clave en mi RAG" - "¿Cómo combino resultados de búsqueda semántica y keyword search con RRF?" - "Ayúdame a mejorar el recall de mi motor de búsqueda con fusión de resultados" ## Archivos - SKILL.md — 2 KB - references/details.md — 16 KB ## SKILL.md Reproducido tal cual desde wshobson/agents bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés. # Hybrid Search Implementation Patterns for combining vector similarity and keyword-based search. ## When to Use This Skill - Building RAG systems with improved recall - Combining semantic understanding with exact matching - Handling queries with specific terms (names, codes) - Improving search for domain-specific vocabulary - When pure vector search misses keyword matches ## Core Concepts ### 1. Hybrid Search Architecture ``` Query → ┬─► Vector Search ──► Candidates ─┐ │ │ └─► Keyword Search ─► Candidates ─┴─► Fusion ─► Results ``` ### 2. Fusion Methods | Method | Description | Best For | | ----------------- | ------------------------ | --------------- | | **RRF** | Reciprocal Rank Fusion | General purpose | | **Linear** | Weighted sum of scores | Tunable balance | | **Cross-encoder** | Rerank with neural model | Highest quality | | **Cascade** | Filter then rerank | Efficiency | ## Templates and detailed worked examples Full template library and detailed worked examples live in `references/details.md`. Read that file when you need the concrete templates. ## Best Practices ### Do's - **Tune weights empirically** - Test on your data - **Use RRF for simplicity** - Works well without tuning - **Add reranking** - Significant quality improvement - **Log both scores** - Helps with debugging - **A/B test** - Measure real user impact ### Don'ts - **Don't assume one size fits all** - Different queries need different weights - **Don't skip keyword search** - Handles exact matches better - **Don't over-fetch** - Balance recall vs latency - **Don't ignore edge cases** - Empty results, single word queries ## Dónde encaja - Categoría: [Datos y analítica](https://skillsagentes.com/categorias/datos-analitica.md) — Consulta, limpia y visualiza datos sin salir del agente. - Creador: [wshobson](https://skillsagentes.com/creators/wshobson.md) — 183 skills en el directorio - [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md) - [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md) ## Otras skills del mismo repositorio - [Hermes Tweet](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/hermes-tweet.md): Instala y opera Hermes Tweet, un plugin de Hermes Agent para investigar X/Twitter, leer timelines, analizar tweets y ejecutar operaciones privadas o de cambio de estado con aprobación previa. - [Superself](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/superself.md): Úsalo cuando un proyecto guarda su estado en Superself: lee `self context` al iniciar sesión, vincula el trabajo a una work unit, reporta con evidencia y registra decisiones confirmadas. - [Grounded Vault](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/grounded-vault.md): Úsalo para mantener un almacén Markdown de conocimiento donde cada afirmación compilada se rastrea hasta una fuente inmutable y el drift se detecta con git diff sin gastar tokens. - [Postgresql Table Design](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/postgresql-table-design.md): Úsalo al diseñar o revisar un esquema específico de PostgreSQL: buenas prácticas, tipos de datos, indexación, restricciones, patrones de rendimiento y funciones avanzadas. - [Prompt Engineering Patterns](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/prompt-engineering-patterns.md): Úsalo cuando pidan optimizar un prompt, mejorar su rendimiento, diseñar una plantilla, aplicar chain-of-thought, few-shot prompting o técnicas avanzadas de prompt engineering para producción. --- Skills Agentes · [Índice de páginas en markdown](https://skillsagentes.com/sitemap.md) · [Inicio](https://skillsagentes.com/index.md)