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「Rerank 模型选型」找到 29 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…同一评测集验证是否减少边界证据丢失 多粒度索引：同时存储句子级（精）和段落级（全），检索时按需召回 二、Embedding层优化 模型选型：垂域数据用BGE、M3E等开源模型，必要时Domain-Specific微调 多向量表示：ColBERT的late interaction、多向量索引提升细粒度匹配 稀疏-稠密混合：BM25关键词 + Dense向量，互补长尾与语义匹配 三、索引结构优化 分层索引：先粗筛（聚类中心）再精排，降低高维检索复杂度 图索引：结合知识图谱实体关系…
匹配正文：答案要点 文档预处理与分块策略的选择依据 Embedding模型选型与向量索引构建 检索召回与精排的两阶段设计 上下文窗口优化与生成环节的关键技术 RAG的核心流程可分为离线构建和在线服务两个阶段： 一、离线文档处理 文档解析：处理PDF/Word/网页等多格式，提取结构化文本（表格、标题层级保留） 分块（Chunking）：关键设计点 固定长度（如512 token）简单但易截断语义 按段落或语义分块；滑动窗口只作为待测候选，由同一评测集决定是否启用及长度 特殊处理：代码按…
匹配正文：答案要点 文本预处理的关键步骤（清洗、分块、元数据保留） Embedding模型选型依据（领域适配、多语言、维度权衡） 向量索引算法选择（HNSW、IVF、PQ的适用场景） 存储方案设计（向量+标量混合存储、分片策略） 查询优化手段（查询重写、重排序、缓存策略） 1. 文本预处理 清洗：去HTML标签、特殊字符、统一编码，保留语义关键信息 分块策略：按语义段落切分（非固定长度），重叠窗口保证上下文连贯；高德场景可考虑POI名称、地址等结构化字段单独处理 元数据关联：保留原始I…
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