检索
pgvector向量检索与语义搜索实践
在 PostgreSQL 中使用 pgvector 实现向量检索与语义搜索，选择合适的索引（HNSW/IVF）、维度与度量，提供数据处理与验证方法。
搜索相关性 BM25 与向量融合检索（2025）
搜索相关性 BM25 与向量融合检索（2025）融合检索在语义与关键词匹配间取得平衡，适用于通用搜索与问答。一、召回与融合BM25：关键词匹配精准，适合高精度短文本。向量：语义召回覆盖度高，适合自然语言与长文本。融合：按权重或学习排序融合两路结果。二、重排与评估重排模型：基于语义/特征的学习排序提升
多模态嵌入与检索评估（2025）
多模态嵌入与检索评估（2025）多模态检索依赖统一表示与评估方法，保障跨模态的相关性与可复现性。一、嵌入与度量嵌入模型：选择适配任务的多模态嵌入模型。相似度：cosine/L2 等度量与归一化策略。二、检索与重排召回：向量检索结合过滤条件提升相关性。重排：多模态重排模型提升最终排序质量。三、评估与回
地理位置检索与空间索引（2025）
地理位置检索与空间索引（2025）空间索引减少不必要的扫描与计算，是地理查询性能的关键。一、索引与编码Geohash：地理编码与前缀范围检索协调。R-Tree/QuadTree：按空间分割建立索引以支持范围查询。二、查询与优化距离计算：Haversine 或球面余弦等方法估算距离。范围查询：先粗检后
"向量检索实战：HNSW 与 IVF 的参数选择"
"对 HNSW 与 IVF 索引的适用场景与核心参数进行对比，给出召回率、查询耗时与内存占用的权衡建议与注意事项。"
向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理
对比主流向量存储与索引（HNSW/IVF/Flat），结合内存占用与一致性需求，进行合理选型与治理。
前端全文索引与离线检索：倒排索引持久化
`title: 前端全文索引与离线检索：倒排索引持久化``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: 倒排索引,全文检索,IndexedDB,离线,检索``description: 在前端构建简化的倒排索引并持久化到 IndexedDB，实现离线搜索能力与快速查询（不
