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「RAG 向量检索」找到 220 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…l/nDCG、端到端问答质量、延迟和成本共同选择。数据变化时持续监控两路召回贡献、重排增益和失败查询，不能把任一固定组合称为所有 RAG 系统的“黄金标准”。 图解 BM25+向量+Cross-Encoder 怎么组合?图解
匹配正文：…织 核心问题 "怎么问" "给什么" Context Engineering 的三层方法 检索层（Retrieval） 多路召回：向量检索 + 关键词 + 知识图谱 查询扩展：HyDE、子查询分解 重排序层（Reranking） 相关性打分：Cross-encoder精排 多样性控制：MMR算法避免冗余 压缩层（Compression） 上下文压缩：LLMLingua、选择性上下文 结构化组织：树状摘要、时间线梳理 协同关系 用户问题 → Context Engineerin…
匹配口述回答：…IDF 相比，BM25 的改进就集中在这两点：词频饱和让它更抗关键词堆砌，长度归一化让它对长短文档更公平。所以在搜索、知识库、[[RAG]] 的稀疏召回里，BM25 到现在仍然非常常用。 在 RAG 里，BM25 的价值尤其明显。向量检索擅长语义相似，但遇到专有名词、型号、错误码、订单号这类精确匹配时，不一定稳定；BM25 对这类词非常敏感，而且不需要训练。所以我一般会把 BM25 和向量召回做 hybrid search，再用 reranker 统一排序。 参数上，k1 常…
学习内容与项目面试，在同一条路上。