Chinese contentarXiv 论文：多智能体筛选中一致性与接受度无法界定召回率
做 AI 审阅、论文初筛或 e-discovery 的团队值得看这篇：它证明多智能体一致不代表正确，接受率只能给 precision，想算 recall 必须抽样审核被拒条目。相比一般的多智能体评估讨论，这篇给出了严格的统计边界，适合搭筛选流水线的工程师和数据质量负责人。
#recall
7 stories · 1 in 7 days · 1 in 30 days
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Nov 10
Aug 19
Chinese contentACORN与Qdrant filterable HNSW解决向量搜索过滤问题
Qdrant发布了filterable HNSW，比ACORN更快实现高召回率向量搜索过滤，两种方法各有优势。
Aug 3
Jun 19
Jun 3
May 29
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Chinese contentRAG 答错先别换大模型，三步诊断检索问题做 RAG 的团队别再盲目换大模型了——Milvus 这篇诊断法帮你精准定位检索瓶颈，从精确术语到长尾查询都有对应解法，建议直接收藏实操。
May 19
Products13:07
Chinese contentTurboQuant 现已在 Qdrant 中可用，比 SQ/BQ 更优做向量检索或使用 Qdrant 的团队，TurboQuant 能帮你用更少存储获得更好召回，值得关注 5 月 26 日的技术分享。