摘要：
目录一、结论先行（非常重要）但它出现的原因，不是为了提升“整体准确率”，而是为了兜住 向量检索天然不擅长的那一类 query。二、你当前方案的能力边界这个架构非常合理，但它天然有 4 个盲区。三、向量检索的 4 类“硬伤场景”1️⃣ 精确词 / 结构化信息查询（ES 擅长）2️⃣ 否定 / 对比 / 阅读全文
posted @ 2026-01-13 07:46
向着朝阳
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摘要：
目录一、先给你一个总判断（非常重要）二、持续提升准确度的 5 条“硬机制”1️⃣ 用「路由原因」反推哪里不准（最关键）你应该长期看什么？2️⃣ 只用 LLM 失败样本，反向喂给 MiniLM（闭环）闭环流程（强烈推荐）一、整体思路二、数据集结构（最标准的格式）1️⃣ 基本样式（JSON / CSV 阅读全文
posted @ 2026-01-12 19:52
向着朝阳
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摘要：
目录一、Milvus 支持的 ANN 算法概览二、算法特点对比（工业级参考）三、选型参考四、Milvus ANN 使用流程简述五、总结一句话 明白，你想深入 Milvus 的ANN（Approximate Nearest Neighbor）算法实现细节。下面我帮你梳理得工业级完整、直接可落地理解： 阅读全文
posted @ 2026-01-12 17:19
向着朝阳
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摘要：
目录一、总体判断（一句话）二、逐项评估你的选型1️⃣ 意图识别：MiniLM-12L（优先） + LLM 兜底为什么合适唯一提醒2️⃣ RAG embedding：Sentence-BERTSentence-BERT 的问题不在“准不准”三、为什么「MiniLM + Sentence-BERT」不是 阅读全文
posted @ 2026-01-12 17:13
向着朝阳
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摘要：
目录 【结论】 高性能，语义不太复杂的场景 -选择MiniLM 6L/12L. 12L是12层的意思 中等性能，中等意义复杂度选择 - Sentence-BERT 语义很复杂：Qwen-embedding-large 或者 ext-embedding-3-large（效果更好，但是更贵） 向量化算法 阅读全文
posted @ 2026-01-12 16:37
向着朝阳
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摘要：
目录一、你当前这一步，在体系里叫什么？二、什么时候加仓（核心）原则一句话：三、推荐的加仓节奏（与你的 EMA 策略强匹配）第一档加仓：确认延续第二档加仓：结构确认第三档加仓（可选）：趋势加速四、什么时候「不要」加仓（非常重要）五、减仓逻辑（一定要在买入时就想清楚）第一类减仓：趋势被破坏第二类减仓：获 阅读全文
posted @ 2026-01-12 07:58
向着朝阳
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摘要：
目录一、事实层（先确认你的判断）二、那为什么我们仍然“坚持用日线收盘确认”？（关键）1️⃣ 盘中 EMA 上穿 ≠ 趋势成立2️⃣ 收盘确认 = 市场共识确认三、那在富途里应该怎么“实际操作”？（非常重要）✅ 正确实操流程（建议照这个来）Step 1：盘后筛选（核心）Step 2：盘后人工确认Ste 阅读全文
posted @ 2026-01-10 16:00
向着朝阳
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摘要：
目录四、工程结论一、MiniLM 训练成分类器做 RAG 前置过滤 不合适原因：二、MiniLM 训练成分类器做 意图识别 也不合适原因：三、总结对比表 四、工程结论 MiniLM 分类器只适合： 标签固定且互斥 单意图、高置信度场景 （不适合多意图识别的场景） 快速路由 / 拦截简单 query 阅读全文
posted @ 2026-01-10 08:19
向着朝阳
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摘要：
目录一、补全后的完整伪代码（可直接工程化）二、这套规则“在系统里到底干了什么？”整体一句话决策流程图（文字版）每一步解决的“真实问题”三、关键变量定义 & 推荐取值（你可以直接写进配置）1️⃣ TOP_K2️⃣ T_MULTI（是否参与）3️⃣ T_MIN（是否可信）4️⃣ K_MAX（语义是否发散 阅读全文
posted @ 2026-01-10 07:45
向着朝阳
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摘要：
目录一、模式对比二、核心区别总结三、选择建议更细节的区别一、专用分类器（模式 3）1️⃣ 思路2️⃣ Python 伪代码示例特点二、Embedding + Margin（方案 2）1️⃣ 思路2️⃣ Python 伪代码示例特点三、对比总结四、总结一句话什么情况下用margin一、你现在这一步在“ 阅读全文
posted @ 2026-01-10 07:44
向着朝阳
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