#Vector Search
4 posts tagged "vector search"
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Part 4 — FDE core topic - Hybrid Search & RRF：混合檢索與倒數排名融合演算法
深入解析混合檢索（Dense + Sparse）與 Reciprocal Rank Fusion 的核心原理、實作層次及面試答題策略，涵蓋 BM25、HNSW、SPLADE、Vertex AI Search 等關鍵技術與具體效能數字。
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Part 44 — FDE 面試準備指南（四十四）：RKK 實戰——長文本 LLM 與 RAG 動態混合路由架構設計
深度拆解長文本 LLM（200 萬 Token 上下文）與傳統 RAG 的動態混合架構：為什麼超大 Context Window 仍需 RAG、如何設計智能上下文管理器（Dynamic Hybrid Router）、Vertex AI Context Caching Registry 快取策略、成本矩陣（$2.50 vs $0.001）、降級策略、RRF 融合機制，以及 Staff 級 FDE 面試的完整答題框架
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Part 49 — FDE Interview Guide Part 49：百萬級 RAG 系統的即時資料漂移與向量索引自動更新管線
深度解析企業 RAG 系統中的向量資料漂移問題：Lambda Vector Architecture、HNSW Graph Drift 監控、Blue-Green Index Deployment，以及如何在零停機的前提下維持百萬級知識庫的索引精準度。
ChatPDF RAG 優化（一）：語意切塊與混合檢索 Semantic Chunking + Hybrid Retrieval
RAG 的成敗，八成決定在「切塊」與「檢索」這兩步。本篇拆解 chatPDF 如何從寫死的固定切塊，升級成 embedding 偵測語意轉折的 Semantic Chunking，以及如何把 dense 向量檢索與 BM25 關鍵字檢索融合成 Hybrid Retrieval——附完整 Python 實作與設計取捨。