概念Dense Retrieval
稠密检索
基于向量语义相似度的检索方法，将查询和文档编码为稠密向量并通过近似最近邻算法匹配，代表算法包括HNSW和IVF
时间轴 (近 90 天)
10月19日
组合稠密检索、稀疏检索（如 BM25）和元数据过滤可以减少单一检索方式的漏召。
待验证50%
10月16日
Retriever（检索器）负责从大规模文档库中快速召回候选片段，常见实现包括稠密检索、稀疏检索以及混合检索。
待验证50%
基于向量语义相似度的检索方法，将查询和文档编码为稠密向量并通过近似最近邻算法匹配，代表算法包括HNSW和IVF
组合稠密检索、稀疏检索（如 BM25）和元数据过滤可以减少单一检索方式的漏召。
Retriever（检索器）负责从大规模文档库中快速召回候选片段，常见实现包括稠密检索、稀疏检索以及混合检索。