检索技术
学习分块策略、检索策略和重排序技术
知识点(7 个)
Chunking 策略
14 资源学习文本分块的最佳实践
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混合检索
12 资源结合关键词检索和向量检索的优势。包括 BM25 + 向量、稀疏 + 稠密、多路召回融合策略,提升检索召回率和准确率。
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重排序
11 资源对检索结果进行精细重排序。包括 Cross-Encoder、Cohere Rerank、ColBERT、学习排序方法,提高最终结果的相关性。
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查询变换
11 资源查询改写和扩展技术。包括 HyDE、多查询生成、查询分解、伪文档生成方法,改善查询表达和检索效果。
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父文档检索
10 资源检索小块返回大块上下文。包括层级索引、父子文档关系、上下文窗口扩展策略,平衡检索精度和上下文完整性。
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上下文压缩
9 资源压缩和过滤检索内容。包括 LLM 压缩、相关性过滤、冗余去除、上下文优化技术,减少噪声提高生成质量。
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元数据过滤
10 资源基于元数据的检索过滤。包括预过滤、后过滤、混合过滤、元数据索引设计,实现精准的检索范围控制。
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