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匹配正文：…不是。k 影响头部名次差异的强弱。值变大后，前几名之间的贡献更接近；值变小后，头部优势更突出。合适范围要和每路候选深度、查询类型及评测指标一起验证，不能因为常见实现里有默认值就不做实验。 RRF 完全不需要归一化吗？ 标准 RRF 不使用原始检索分数，因此不需要把 BM25 和向量分数归一到同一尺度。但仍需要统一文档标识、候选深度、去重口径和排名起点。若加入路权重，也要验证权重。 为什么不永远使用 RRF，再接一个强 reranker？ RRF 可能丢掉可靠的分数间距，也可能…
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