qdrant-search-quality
Qdrantの検索精度を診断・改善します。「検索結果が悪い」「精度・再現率が低い」「関係ないドキュメントがヒットする」「期待した結果が出ない」などの問題や、「どの埋め込みモデルを使うべきか」「ハイブリッド検索やリランキングを導入すべきか」「recall@kの測定方法」「ゴールデンセット・グラウンドトゥルースデータセットの構築方法」といった質問があった際に使用します。量子化・モデル変更・データ増加後に検索品質が低下した場合にも有効です。
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Diagnoses and improves Qdrant search relevance. Use when someone reports 'search results are bad', 'wrong results', 'low precision', 'low recall', 'irrelevant matches', 'missing expected results', or asks 'how to improve search quality?', 'which embedding model?', 'should I use hybrid search?', 'should I use reranking?', 'how to measure retrieval quality?', 'build a golden set', 'ground truth dataset', or 'how to score recall@k?'. Also use when search quality degrades after quantization, model change, or data growth.
SKILL.md 本文
Qdrant Search Quality
まず、問題が embedding モデル、Qdrant 設定、またはクエリ戦略のどれにあるかを判断します。ほとんどの品質問題は Qdrant 自体ではなく、モデルまたはデータから発生します。検索品質が低い場合、パラメータをチューニングする前に、チャンクが Qdrant にどのように渡されているかを確認してください。文の途中で分割すると、品質が 30～40% 低下する可能性があります。
- 問題を分離するために、まず正確検索でテストします Search API
診断とチューニング
品質問題の原因を特定し、recall と関連性を測定するためのラベル付きベースラインを確立し、HNSW パラメータをチューニングし、適切な embedding モデルを選択します。Diagnosis and Tuning
検索戦略
ハイブリッド検索、reranking、関連性フィードバック、および結果の品質を改善するための exploration API。Search Strategies
ライセンス: Apache-2.0(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- qdrant
- リポジトリ
- qdrant/skills
- ライセンス
- Apache-2.0
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/qdrant/skills / ライセンス: Apache-2.0
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