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LlamaIndex 教程：用 Alpha 调优优化 RAG 混合检索性能
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报道摘要
LlamaIndex 发布教程，讲解如何在 Weaviate 向量数据库中用其检索评估模块，对 RAG 混合检索的 Alpha 参数（0.0 为 BM25 关键词检索，1.0 为向量检索）按六类用户查询进行调优，并以 Hit Rate 和 MRR 为指标、结合 Cohere reranker 在单文档与多文档两种索引场景下做实验。
摘自 LlamaIndex：产品、工程与评测
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- LlamaIndex：产品、工程与评测LlamaIndex 教程：用 Alpha 调优优化 RAG 混合检索性能
LlamaIndex 发布教程，讲解如何在 Weaviate 向量数据库中用其检索评估模块，对 RAG 混合检索的 Alpha 参数（0.0 为 BM25 关键词检索，1.0 为向量检索）按六类用户查询进行调优，并以 Hit Rate 和 MRR 为指标、结合 Cohere reranker 在单文档与多文档两种索引场景下做实验。
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