Sliding Window 与检索重排治理（2025）
RAG Chunking/Sliding Window 与检索重排治理（2025）一、分块与窗口Chunking（Chunking）：按语义或固定长度分块；质量影响召回与相关性。Sliding Window（Sliding Window）：对长文档使用滑窗覆盖边界信息。二、检索与过滤向量检索（向量检
检索
IVF-PQ 索引与混合检索策略（2025）
Milvus HNSW/IVF-PQ 索引与混合检索策略（2025）一、索引类型与度量索引：`HNSW` 适合在线更新与低延迟；`IVF-PQ` 通过分桶与乘积量化压缩向量，加速检索与节约存储。度量：`cosine`/`L2`/`IP` 按语义选择；统一归一化策略保障得分可比较。二、HNSW 参数图
Postgres全文检索：tsvector/tsquery与排名治理
使用内置全文检索构建文本搜索，规范向量与查询与排名，提升相关性与性能。
OpenSearch k-NN 向量检索与参数优化（2025）
OpenSearch k-NN 向量检索与参数优化（2025）一、索引与配置HNSW：设置 `m`/`ef_construction`；匹配向量维度与度量。索引映射：声明 `knn_vector` 字段与度量（cosine/L2）。二、查询与优化efSearch：提升召回的同时控制延迟；按查询类型动
Prisma pgvector 与向量检索集成建议
引言pgvector 将向量检索能力带入 Postgres；结合 Prisma Client 可在同一数据层实现结构化与语义检索的统一。集成与建模（已验证）Postgres 扩展：安装与启用 `pgvector`，创建向量列并建立合适的索引（如 HNSW/IVFFlat）。来源：Supabase 文
索引参数与过滤检索治理（2025）
Pinecone Pods/索引参数与过滤检索治理（2025）一、索引与度量Metric：选择 `cosine/L2/IP`；按业务语义校准。Pods：设置 `pods/replicas` 与分片；保证可用性与吞吐。二、查询与过滤过滤：使用 Metadata 过滤缩小候选；提高精准度。Top-K：设
RAG 检索增强生成最佳实践：分块、召回与重排序
"系统化阐述 RAG 的分块策略、召回参数与重排序方案，并给出可验证的参数范围与评估方法。"
Content Index API 离线内容索引与检索实践
`title: Content Index API 离线内容索引与检索实践``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: Content Index API,PWA,离线,索引,检索``description: 在支持的平台使用 Content Index API 为
