Гибридный поиск YDB Яндекс: обновление 26.3 и как его используют разработчики

В сентябре 2026 года Яндекс выпустил YDB 26.3 с встроенным гибридным поиском. Теперь в одной таблице можно одновременно использовать индексы BM25 и vector_kmeans_tree, а результаты ранжировать через HybridRank.

Это избавляет от отдельных поисковых движков и векторных хранилищ. Данные остаются согласованными, индексы обновляются транзакционно вместе с записями.

Что изменилось в YDB 26.3

Релиз 26.3 вышел как релиз-кандидат 18 сентября, а в начале октября стал общедоступным. Гибридный поиск работает на существующих таблицах — достаточно создать два индекса: fulltext_relevance и vector_kmeans_tree.

Результаты объединяются функцией HybridRank. По умолчанию применяется Reciprocal Rank Fusion с равными весами. Можно переключить на линейный режим и задать собственные коэффициенты. Векторный индекс остаётся приближённым, кластеры пересчитываются периодически, а полнотекстовый индекс обновляется точно после каждой транзакции.

В Enterprise-версии и в управляемом сервисе Яндекса функция доступна сразу. В открытой версии она включена по умолчанию с версии 26.3.

Как разработчики применяют гибридный поиск

Основные сценарии — RAG-приложения, рекомендательные системы и поиск по тикетам. В одном запросе можно отфильтровать по метаданным, а потом ранжировать документы по комбинации точных совпадений и семантической близости.

Интеграция с LangChain позволяет включить режим hybrid_search_enabled=True. Примеры в репозитории ydb-platform/langchain-ydb показывают, как добавить фильтры до и во время поиска.

Типичные ошибки — использование только векторного индекса для данных с точными идентификаторами или запуск тяжёлых запросов без фильтров по метаданным. Разработчики рекомендуют начинать с равных весов RRF и тестировать на реальных запросах.

Следующий шаг — вебинар 15 октября 2026 года, где покажут сборку RAG-приложения на YDB. Дальше планируется улучшение работы индексов с фильтрами и более широкое внедрение внутри продуктов Яндекса.