Reranking on SiBloghttps://sinimite.work/tags/reranking/Recent content in Reranking on SiBlogSiBloghttps://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321https://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321Hugo -- 0.156.0zh-cnSat, 01 Aug 2026 00:00:00 +0900RAG 评测指标速查表https://sinimite.work/posts/rag-evaluation-metrics-cheat-sheet/Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 +0900https://sinimite.work/posts/rag-evaluation-metrics-cheat-sheet/一份 RAG 评测指标速查表，覆盖 Recall、nDCG、Context Precision、Faithfulness、Citation、拒答、安全、延迟与成本等指标，帮助 AI Application Engineer 建立可落地的评测门禁。RAG 检索结果如何重排：从 Hybrid Retrieval 到 Cross-Encoder、Listwise 与证据集合选择https://sinimite.work/posts/rag-reranking-best-practices-2026/Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 +0900https://sinimite.work/posts/rag-reranking-best-practices-2026/系统讲解 RRF、Cross-Encoder、Pairwise、Listwise、Late Interaction、Learning-to-Rank、MMR 与 Set-wise Selection，并说明如何在候选召回、质量、延迟、成本和 Token Budget 之间设计生产级 RAG Rerank 模块。RAG 检索工程：从混合检索到生产治理https://sinimite.work/posts/rag-retrieval-engineering-guide/Fri, 17 Jul 2026 15:40:44 +0900https://sinimite.work/posts/rag-retrieval-engineering-guide/一篇关于 RAG 检索层设计与落地的技术报告，涵盖 BM25、Embedding、ANN、RRF、重排、查询理解、访问控制、评测和部署实践。RAG 系统中的 Chunking 最佳实践https://sinimite.work/posts/rag-chunking-strategies-evaluation/Wed, 15 Jul 2026 18:05:16 +0900https://sinimite.work/posts/rag-chunking-strategies-evaluation/一篇关于 RAG Chunking 策略、参数选择、上下文保留与评估流程的技术参考。RRF 在 RAG 中的作用：一种简单但并非万能的检索融合方法https://sinimite.work/posts/rag-rrf-retrieval-fusion/Wed, 15 Jul 2026 17:37:44 +0900https://sinimite.work/posts/rag-rrf-retrieval-fusion/一篇关于 Reciprocal Rank Fusion 原理、工程位置、融合选择和生产评估方法的技术参考。RAG 检索中的 Dense + Sparse Hybrid Searchhttps://sinimite.work/posts/rag-dense-sparse-hybrid-search/Wed, 15 Jul 2026 17:25:30 +0900https://sinimite.work/posts/rag-dense-sparse-hybrid-search/一篇关于 Dense + Sparse Hybrid Search 原理、融合方式、适用场景和评估方法的技术参考。企业级 RAG 系统搭建指南https://sinimite.work/posts/enterprise-rag-system-building-guide/Wed, 15 Jul 2026 16:35:23 +0900https://sinimite.work/posts/enterprise-rag-system-building-guide/介绍企业级 RAG 系统的数据摄取、混合检索、权限控制、生成、评估与可观测架构。RAG 系统全景指南：从 0 到生产级的完整设计流程https://sinimite.work/posts/rag-system-complete-guide/Fri, 27 Mar 2026 15:06:20 +0900https://sinimite.work/posts/rag-system-complete-guide/面向 AI 应用工程学习者的 RAG 全景指南，系统讲清数据摄入、分块、检索、重排序、生成、评估与生产运维，并给出从 0 到上线的实现路径。Anthropic Contextual Retrieval 阅读笔记https://sinimite.work/posts/anthropic-contextual-retrieval-reading-notes/Wed, 11 Mar 2026 09:00:00 +0900https://sinimite.work/posts/anthropic-contextual-retrieval-reading-notes/一篇围绕 Anthropic Contextual Retrieval 的阅读笔记，覆盖 chunk 语义丢失问题、实验 benchmark、ground truth 评估方法与工程化 RAG 最佳实践。