Bevor Leser ein Ergebnis sehen, entscheidet ein Suchsystem über Darstellung, Kandidatenauswahl, Reihenfolge und den jeweiligen Arbeitsaufwand. Ein Gewinn an einer Stelle kann einen Verlust an anderer Stelle verdecken. Mehr relevante Kandidaten unter den ersten hundert bedeuten nicht unbedingt bessere erste zehn.
Diese Beiträge folgen den Entscheidungen der Reihe nach. Ausgangspunkt ist ein geometrisches Beispiel gemeinsamer Referenzen, danach ein Unterschied, den diese verlieren können. Es folgen unsere Suchdiagnose und eine konkrete Leistungskorrektur. Mathematische Beispiele, historische Evaluation und technische Messungen tragen unterschiedliche Schlussfolgerungen; jeder Beitrag erklärt die Aussagekraft seines Ergebnisses.
Vektorräume durch gemeinsame Referenzen verbinden ↗
Verstehen, warum gleiche Vektorlänge kein gemeinsames Koordinatensystem schafft, und das Rotationsbeispiel ausprobieren.
Die blinden Flecken gemeinsamer Referenzen ↗
Genau sehen, wie eine gewählte Referenzmenge zwei unterscheidbare Objekte in derselben Darstellung zusammenfallen lässt.
Wir behalten vorerst BM25 ↗
Recall und erste zehn Treffer getrennt lesen, bevor eine Suchkombination BM25 ersetzen soll.
Eine Anfrage besucht 11 Agents und bezahlt für 512 ↗
Eine lokale Anfrage verfolgen, die für netzweite Vorbereitung zahlte, und dieselbe Last nach der Reparatur betrachten.
Für das eigene System eine Anfrage auswählen und vollständig verfolgen. Welche Information erhält jede Darstellung? Ändert eine Stufe Mitglieder oder nur ihre Reihenfolge? Welche Vorbereitungskosten enthält die Ende-zu-Ende-Messung?