文档摘要

源文件：chapter3/retrieval-pipeline/README.md 带神经重排的混合检索管线 一个用于教学的检索管线，结合稠密嵌入、稀疏检索与神经重排，展示不同检索方法的长处与短板。 教学目标 本项目演示： 稠密 vs 稀疏检索：各自擅长什么、为什么 混合检索：组合多种检索方法获得更好结果 神经重排：用 transformer 模型对检索结果重排序 并行处理：跨多个服务高效地索引与检索 真实工程模式：面向生产的 API 设计与错误处理 架构 关键概念 稠密嵌入（语义检索） 模型：BGE-M3（多语言，1024 维向量） 优点： 语义相似（能找到相关概念） 跨语言检索（跨语言工作） 概念理解（处理同义词） 上下文感知（理解含义） 短板： 可能漏掉精确字符串 对代码 / ID

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