工程笔记
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关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：BM25
藏在你RAG流程背后的五十年检索研究历史
RAG分块、混合搜索、HyDE、重排序以及评估方法在信息检索领域都有着数十年的历史渊源。本文将梳理相关研究进展及其存在的不足。
阅读约 17 分钟RAG检索的调试：Recall@K、BM25、混合融合算法与重排序机制
在一个RAG流程上进行的小型实验中，正确的文本片段被排在第四位，该实验展示了文本分块、BM25、排名融合与重新排名如何影响Recall@3和MRR指标。
阅读约 11 分钟以Turbopuffer为例，评估超越ANN召回率的RAG检索效果。
即使使用快速的向量索引，也仍可能找不到答案。了解Turbopuffer的存储权衡、混合BM25与向量搜索技术，以及如何通过黄金集来衡量实际的召回率。
阅读约 7 分钟RAG的混合检索方案：BM25、排名融合与重排机制优于向量搜索。
纯向量搜索无法检索到完全匹配的术语。通过结合BM25与嵌入模型、互反排名融合技术以及交叉编码器重排器，该RAG系统的检索准确率提升到了91%。
阅读约 6 分钟RAG的上下文检索：67%这一数据背后隐藏了什么，它需要付出什么代价，以及何时会失效。
RAG的上下文检索：如何通过前置词解决孤立片段问题，为何67%这一数据反映了三次变更，提示缓存能节省什么，以及它在何时会失效。
阅读约 13 分钟RAG中向量索引的五种方法：基于百万个维基百科嵌入的测试
在百万个维基百科嵌入数据上测试的RAG向量索引五种方法：扁平索引、IVFFlat、HNSW、BM25混合索引以及DiskANN，并附有延迟与召回率数据。
阅读约 9 分钟工程类维基上的检索方法：BM25、令牌安全密集窗口与RRF。
针对技术类维基的以评估优先的检索方法：精确证据目标、BM25基准模型、MiniLM截断错误、令牌窗口以及互斥排名融合结果。
阅读约 7 分钟RAG的混合搜索：实际应用中的BM25、向量及互反排名融合方法
RAG的混合搜索：为何仅基于向量的检索会丢失精确ID，互反排名融合如何将BM25与嵌入模型结合，以及混合搜索仍存在的不足之处。
阅读约 11 分钟RAG检索工具包：BM25、Dense、HyDE、RRF、MMR与重排算法
RAG检索工具包：BM25、密集向量、HyDE、RRF、MMR以及重排序，各类工具的适用场景、各阶段的预估延迟，以及混合处理流程如何整合这些工具。
阅读约 8 分钟
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