SB Intuitions 介绍用 Sarashina API 改善 RAG 检索的两种方法

SB Intuitions 的林悠大发布技术文章，介绍如何用 Sarashina 服务的 API 改善 RAG 检索精度，本次覆盖重排序与查询改写两种方法，CoVe 验证与 GraphRAG 留待下一篇。 重排序采用两段式：先用 sarashina3-embedding 召回 5 条候选，再由 sarashina3-rerank 按 GENERAL_QA 任务重排；单次请求可传入 1 至 20 条文档。文章同时介绍用 LLM 改写检索查询。 文章提醒，重排序分数是排序用指标而非概率，相关性低的文档也可能超过 0.9，因此不宜用固定阈值直接过滤。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。