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如何优化Search-R1的搜索准确性？

2025-08-27

1.2 K

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.pyモデルの更新
混合搜索策略::
- 同时调用Google/Bing/Brave等多个API
- あるretriever_server.py配置权重参数
奖励模型优化::
- 修正reward_model.style字段选择评判标准
- 支持rule-based和learned两种模式

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
利用するbuild_index.sh重建本地索引提升召回率
分析済み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%。

この答えは記事から得たものである。Search-R1: 検索と推論のための大規模モデルを学習する強化学習について

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