Azure AI搜索的延迟优化与检索质量平衡策略

本文探讨Azure AI搜索在不同场景下的延迟优化方案,包括混合搜索与重排组合、查询重写功能,以及代理检索在质量与延迟间的权衡,同时分享团队在重排技术投入和SPLADE探索方面的实践经验。

关于延迟问题的回应:我们(Azure AI搜索)通过不同功能针对两种场景进行优化。对于即时搜索,您可以直接使用传统的混合搜索加重排组合;若希望通过查询重写来提升用户查询质量,可启用该功能并承受中等延迟代价。我们已在此详细评估该方案:https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-bl…

当然,对于更广泛的场景而言,代理检索在质量层面更具优势,这仍是质量与延迟之间的经典权衡。

我们目前未采用SPLADE技术。虽曾进行探索并可能未来重新考虑,但最终选择在重排技术投入更多资源以提升精确度——我们发现召回率方面面临的挑战相对较少。


考虑申请YC 2026年冬季批次!申请截止至11月10日 指南 | 常见问题 | 列表 | API | 安全 | 法律 | 申请YC | 联系我们 搜索:

comments powered by Disqus
使用 Hugo 构建
主题 StackJimmy 设计