★ 0 · 更新于 2026-10-04
设计、实现并评估涵盖分块、嵌入、混合检索、重排序、上下文组装和智能体检索的 RAG 流水线。
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★ 0 · 更新于 2026-10-04
设计、实现并评估涵盖分块、嵌入、混合检索、重排序、上下文组装和智能体检索的 RAG 流水线。
★ 0 · 更新于 2026-10-04
结合向量相似度搜索与关键词搜索，并通过融合或重排改进 RAG 和搜索系统的检索效果。
★ 0 · 更新于 2026-10-03
管理代码库和数据库的向量化，用于初始化、刷新、检查和查询语义搜索索引。
★ 0 · 更新于 2026-10-03
初始化、刷新、检查、配置并查询代码库和数据库向量索引，以支持语义搜索。
★ 22 · 更新于 2026-09-29
使用 Azure AI Search Python SDK 执行向量、混合、语义和全文搜索，以及索引、文档操作和 AI 增强。
★ 288 · 更新于 2026-09-29
使用 Azure AI Search Python SDK 执行全文、向量、混合和语义搜索、索引及 AI 丰富化。
★ 0 · 更新于 2026-09-28
使用 Azure AI Search Python SDK 创建索引、管理文档、执行关键词、向量、混合和语义搜索，并配置技能集。
★ 0 · 更新于 2026-09-28
使用 Azure AI Search Python SDK 执行索引、关键词、向量、混合、语义和 AI 增强搜索。
★ 0 · 更新于 2026-09-28
提供向量数据库、语义搜索、嵌入生成、文本分块、混合检索和 RAG 流程的实现指导。
★ 650 · 更新于 2026-06-15
构建具有全文、向量、语义和混合搜索功能的搜索应用程序
★ 0 · 更新于 2026-05-09
为语义搜索和 RAG 应用设计并优化 pgvector 向量数据库
★ 5 · 更新于 2026-03-26
结合密集向量检索和稀疏关键词检索以提升RAG结果
★ 650 · 更新于 2026-03-10
GraphRAG实现模式，包括混合搜索、Text2Cypher和代理检索，配合Neo4j使用