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QdrantClient
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使用 LangGraph、Ollama 和嵌入式 Qdrant 在本地运行 RAG Agent
本文详细介绍了如何使用 LangGraph、Ollama 和嵌入式 Qdrant 向量存储完全在本地离线运行检索增强生成（RAG）Agent。该设置通过配置系统使用本地模型进行聊天和嵌入，从而无需 API 密钥。作者演示了如何通过配置在本地 Ollama 和远程 OpenAI 提供商之间进行切换，以及如何在嵌入式 Qdrant 实例和远程服务器之间进行切换。该过程包括使用 Qwen3.5:9b 等模型进行聊天和使用 BGE M3-Em…
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Qwen 2.5 驱动多轮检索系统荣登 SemEval 排行榜
研究人员开发了一个用于多轮对话的三阶段检索系统，提高了信息检索任务的准确性。该系统首先使用微调的 Qwen 2.5 7B 模型优化上下文相关的查询，生成独立的问句。然后，它采用结合了 BM25 和密集向量检索的混合搜索，并与倒数排名融合（Reciprocal Rank Fusion）相结合，最后由一个交叉编码器模型对结果进行重新排序以提高精度。这种方法在最近的 SemEval 任务中取得了显著的 nDCG@5 分数，优于许多其他系统。