DeepSearch/DeepResearch中的片段选择与URL排序
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文探讨了通过延迟分块嵌入和重排序器提升DeepSearch/DeepResearch系统质量的方法，重点在于从长网页中选择相关片段并优先排序URL。实验表明，延迟分块有效解决了上下文丢失和片段选择问题，同时结合多语言嵌入和重排序器提升了系统性能，为搜索技术改进提供了新思路。
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关键要点
- 本文探讨了通过延迟分块嵌入和重排序器提升DeepSearch/DeepResearch系统质量的方法。
- 延迟分块有效解决了上下文丢失和片段选择问题。
- 结合多语言嵌入和重排序器提升了系统性能。
- 在长网页中选择相关片段并优先排序URL是主要挑战。
- 使用Jina Reader读取网页内容后，需要选择最相关的片段添加到代理的上下文中。
- 长网页内容常常过于冗长，需要有效选择相关片段。
- 延迟分块与jina-embeddings-v3结合使用，解决了上下文信息保持和边界提示不敏感的问题。
- 在DeepSearch会话中，收集大量URL并进行有效排序是必要的。
- 通过多种因素对URL进行加权排名，包括更新时间、域名频率和语义相关性。
- 实现了多层次的方法来确定URL的最后更新时间，以优先考虑更新内容。
- 选择关键片段和排名URL是DeepSearch/DeepResearch系统质量的基本组成部分。
- 查询扩展仍然是另一个重要的质量决定因素，正在评估多种方法。
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