qdrant-search-quality
À propos
Cette compétence aide les développeurs à diagnostiquer et améliorer la pertinence des recherches dans les bases de données vectorielles Qdrant. Elle traite des problèmes tels que les résultats médiocres, la faible précision/rappel, et fournit des conseils sur les modèles d'embedding, la recherche hybride et le reranking. Utilisez-la lorsque la qualité de recherche se dégrade ou lorsqu'il est nécessaire de mesurer les performances de récupération avec des techniques comme la construction de jeux de données de référence.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add qdrant/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/qdrant/skillsgit clone https://github.com/qdrant/skills.git ~/.claude/skills/qdrant-search-qualityCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Documentation
Qdrant Search Quality
First determine whether the problem is the embedding model, Qdrant configuration, or the query strategy. Most quality issues come from the model or data, not from Qdrant itself. If search quality is low, inspect how chunks are being passed to Qdrant before tuning any parameters. Splitting mid-sentence can drop quality 30-40%.
- Start by testing with exact search to isolate the problem Search API
Diagnosis and Tuning
Isolate the source of quality issues, establish labeled baselines to measure recall and relevance, tune HNSW parameters, and choose the right embedding model. Diagnosis and Tuning
Search Strategies
Hybrid search, reranking, relevance feedback, and exploration APIs for improving result quality. Search Strategies
Dépôt GitHub
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