Qdrant - Vector Database
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搜索相关性
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原文英文，约3800词，阅读约需14分钟。
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内容提要
Qdrant提供多种搜索结果排名工具，包括基于向量相似度的默认排名、得分提升、时间敏感性和最大边际相关性（MMR）。得分提升根据文档重要性调整结果，时间敏感性优先考虑新内容，MMR算法提高结果多样性，避免冗余。相关反馈机制通过分析搜索结果的相关性，优化后续检索。
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关键要点
- Qdrant默认根据向量相似度评分对搜索结果进行排名。
- 得分提升工具根据文档的重要性调整结果，允许为标题和内容分配更高的权重。
- 时间敏感性工具优先考虑新内容，通过计算时间差来调整结果的相关性。
- 最大边际相关性（MMR）算法提高结果多样性，避免冗余，选择最相关且与已选结果有较大差异的候选项。
- 相关反馈机制通过分析搜索结果的相关性，优化后续检索，允许用户提供反馈以改善检索结果。
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延伸问答
Qdrant如何对搜索结果进行排名？
Qdrant默认根据向量相似度评分对搜索结果进行排名。
得分提升工具在Qdrant中如何工作？
得分提升工具根据文档的重要性调整结果，允许为标题和内容分配更高的权重。
时间敏感性工具的作用是什么？
时间敏感性工具优先考虑新内容，通过计算时间差来调整结果的相关性。
最大边际相关性（MMR）算法的目的是什么？
MMR算法提高结果多样性，避免冗余，选择最相关且与已选结果有较大差异的候选项。
Qdrant如何利用相关反馈机制优化搜索结果？
相关反馈机制通过分析搜索结果的相关性，优化后续检索，允许用户提供反馈以改善检索结果。
Qdrant支持哪些搜索结果排名工具？
Qdrant提供得分提升、时间敏感性和最大边际相关性（MMR）等多种搜索结果排名工具。
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