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Qdrant· info@qdrant.tech (Andrey Vasnetsov)·· 2026-05-11AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度,依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性,按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误,评分不代表事实已被核实,也不同于热点榜的讨论热度。

Qdrant 指南:如何衡量检索相关性

Measuring Retrieval Relevance

AI 导读

Qdrant 发布检索相关性评估指南,介绍用带标注的 golden query set 计算 recall@k、MRR、NDCG@k 等指标。查询集可通过人工标注、日志采样或 LLM 合成生成,评估借助 Python 库 ranx,将 Qdrant 检索结果与 qrels 对比,并需按位置打分以规避欧氏距离排序问题。

来源:Qdrant · qdrant.tech