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「Embedding检索」找到 476 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…底是“没找回来”“排得太后”，还是“找回来了但模型没用好”。 如果要落到优化动作上，MRR 低通常说明排序链路有问题，可能是 [[embedding]] 不适合、query 改写不准，或者 reranker 没把真正有用的文档顶上来。这个时候我会先看 TopK 列表，而不是直接改 prompt。 MRR定义：所有查询倒数排名的平均值 RAG首位相关性决定生成质量 需配合Recall@K使用 实际阈值与注意点 约4分钟 MRR 更像检索排序指标，不等于端到端答案质量。 如何把 …
匹配正文：…由时只查对应分片 缓存策略：高频Query直接走规则缓存，P99延迟<50ms 增量更新：新意图只需更新对应簇的索引，无需全量重训Embedding 效果预期：从全量500意图Prompt（约8k tokens）压缩到单次检索Top-5意图+Few-shot（<1k tokens），准确率损失控制在2%以内。
匹配正文：…示 显式记忆机制 短期记忆（Context Window）：最近K轮完整对话 长期记忆（External Memory）：关键信息向量库（摘要、实体、用户画像） 记忆写入：每轮用轻量encoder提取关键信息，更新至FAISS/HNSW索引 记忆读取：当前query检索Top-N相关记忆，拼接至输入 二、训练策略优化 多阶段训练 阶段 目标 数据特点 预训练 长文档建模 书籍、长文章，4K→32K→128K渐进扩展 SFT 对话能力 高质量多轮数据，平均10-20轮，含角色一…
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