Qdrant(@qdrant_engine)· Qdrant (@qdrant_engine)·· 19 天前AI 评估 · 44/100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 实验：向量检索候选深度如何影响重排序效果
How many candidates should your vector search retrieve? If you want 5 final results, retrieving 100...
AI 导读
Qdrant 在五个公开数据集上实验了向量检索的候选深度：若最终只要 5 条结果，先召回 100 个候选能给重排序或融合阶段更多素材。把 limit 从 10 提到 500，最优可能的 nDCG@10 最多提升 0.28，但实际得分变化不超过 0.01——有时文档已被召回，只是排名不够高。
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