3 篇博文 含有标签「检索」

分片切好了、向量也建好了，接下来的问题是：用户提一个问题，系统怎么从成千上万个块里捞出最相关的那几个，排好序，再拼成 prompt 喂给模型？

很多人以为这一步就是「算个 query 向量、查一次向量库、取 Top-K」。真做过就知道，这条链路里藏着一堆工程细节：多轮对话的历史怎么带、查询要不要改写、向量和关键词怎么融合、召回一堆重复的怎么办、怎么保证结果既有相关性又有多样性。WeKnora 把这些环节抽象成了一条事件驱动、按需装配的 Pipeline。这是系列第三篇。

rerank 阶段 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 初始召回虽然覆盖到了答案，但排序顺序不对，模型看到的上下文依然不够好，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。

query rewrite 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 原始问题太口语或太短，检索阶段根本抓不到真正意图，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。