Elasticsearch混合检索：BM25与向量结合策略
结合 BM25 与向量检索构建混合检索策略，统一召回与相关性，提升搜索质量与鲁棒性。
检索
Apache Cassandra 5.0 版本解读：ANN 向量检索与 SAI
概述 Cassandra 5.0 的关键增强，包含 ANN 向量检索（VECTOR CQL 类型）与 Storage Attached Indexes、统一压缩策略与 JDK 17 支持等。
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
pgvector 近似检索与索引调优（2025）
pgvector 近似检索与索引调优（2025）一、索引类型与度量索引：`HNSW` 适合在线更新、低延迟；`IVF` 适合批量构建与更高吞吐。度量：`余弦`（cosine）用于归一化向量相似；`L2`（欧氏）；`IP`（内积）。按业务语义与评估集选择。二、HNSW 参数与调度图参数：`m`（每点连
混合检索：BM25与向量ANN融合策略
结合传统词项检索与向量近似最近邻，构建高召回与高相关性的混合检索链路，并以重排序提升答案质量。
Milvus 2.4 版本解读：多向量检索与标量倒排索引
总结 Milvus 2.4 的核心更新，包括多向量检索框架、标量倒排索引与正则/模糊匹配支持，并给出性能与成本优化建议。
Qdrant 向量检索与 Payload 过滤治理（2025）
Qdrant 向量检索与 Payload 过滤治理（2025）一、集合与索引集合：定义向量维度与度量（cosine/L2/IP），开启 `HNSW` 索引。Payload：属性存储用于 `Filter`（标签/时间/数值），支持条件组合。分片与副本：依据数据量与吞吐设置 `shards/replic
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
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
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
