搜索工程教程
掌握向量搜索模态、重排序和检索质量。
| 教程 | 目标 | 技术栈 | 时长 | 难度 |
|---|---|---|---|---|
| 语义搜索简介 | 为公司描述部署搜索服务。 | FastAPI | 30分钟 | 入门 |
| 结合 FastEmbed 的混合搜索 | 结合稠密（Dense）和稀疏（Sparse）搜索。 | FastAPI | 20分钟 | 入门 |
| 相关性反馈 | Qdrant 中的相关性反馈检索 | Python | 30分钟 | 中级 |
| 协同过滤 | 使用稀疏嵌入进行协同过滤。 | Python | 45分钟 | 中级 |
| 多向量文档检索 | 使用 ColPali 和嵌入池化（embedding pooling）实现 PDF RAG。 | Python | 30分钟 | 中级 |
| 测量 ANN 召回率 | 通过 Web UI 测量 ANN 召回率并调整 HNSW 参数。 | Web UI | 15分钟 | 入门 |
| 混合搜索与重排序 | 实现延迟交互（late interaction）和稀疏重排序。 | Python | 40分钟 | 中级 |
| 代码语义搜索 | 使用向量相似度进行代码库导航。 | Python | 45分钟 | 中级 |
| 多向量与延迟交互 | 多向量表示的有效使用。 | Python | 30分钟 | 中级 |
| 多表征搜索 | 利用命名向量和查询 API 融合标题、摘要、文本块和标签向量。 | Python | 45分钟 | 中级 |
| 静态嵌入 | 评估静态嵌入的效用。 | Python | 20分钟 | 中级 |