提升搜索精度的全流程方案
Search-R1提供三重精度优化机制：
- 内置重排序器::
- 基于E5 embedding模型对搜索结果重排序
- 默认启用，可通过
scripts/download.pyAktualisierung des Modells
- 混合搜索策略::
- 同时调用Google/Bing/Brave等多个API
- existieren
retriever_server.py配置权重参数
- 奖励模型优化::
- Änderungen
reward_model.style字段选择评判标准 - 支持rule-based和learned两种模式
- Änderungen
进阶调优技巧：
- 在自定义数据中添加
ability: fact-reasoning字段强化事实推理 - ausnutzen
build_index.sh重建本地索引提升召回率 - analysiert
Full experiment log 1中的准确率曲线调整参数
实测效果：在NQ数据集上可使搜索准确率从68%提升至82%。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSearch-R1: Verstärkungslernen zum Trainieren großer Modelle für Suche und SchlussfolgerungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何优化Search-R1的搜索准确性？
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