海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

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更新模型
混合搜索策略：
- 同时调用Google/Bing/Brave等多个API
- 在retriever_server.py配置权重参数
奖励模型优化：
- 修改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
使用build_index.sh重建本地索引提升召回率
分析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%。

本答案来源于文章《Search-R1：强化学习训练大模型搜索与推理的工具》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何优化Search-R1的搜索准确性？

相关推荐