Как делать hybrid retrieval уровня production: BM25 + dense + sparse SPLADE + RRF / weighted fusion?

Production hybrid retrieval — три retriever'а параллельно: BM25 (lexical, k1=1.2, b=0.75) для exact terms / артикулов / аббревиатур, dense embeddings (cosine) для semantic match, SPLADE (sparse neural, Formal et al. 2021) — best-of-both. Fuse через Reciprocal Rank Fusion: RRF(d) = Σ 1/(k + rank_i(d)), обычно k=60 (Cormack et al. 2009), не требует калибровки скоров. Альтернатива — weighted fusion с min-max normalization и alpha-tuning на eval set. Qdrant с late 2024 поддерживает SPLADE natively + fusion: rrf в Query API.