NDCG

Определение

Normalized Discounted Cumulative Gain — метрика для оценки качества ранжирования, учитывающая порядок релевантных элементов. Штрафует за релевантный документ на низкой позиции.

Где встречается

• 5. Как вы оцениваете качество retrieval'а в RAG-системе
• 35. Как вы fine-tune embedding модель под свой домен (а не используете готовую)
• 116. Как вы индексируете видео-контент в RAG-системе
• 119. Как вы комбинируете текстовый и визуальный поиск (early fusion vs late fusion)
• 229. Как вы измеряем recall@k для ANN индекса и какой порог acceptable
• 233. Как вы делаете hybrid search (vector + keyword) в production на 10M документов
• 372. Как вы строите двухступенчатый ретривал (fast ANN + slow cross-encoder) в RAG
• 373. Что такое learning-to-rank (LTR) и как он применяется к retrieval для LLM
• 374. Как вы делаете query rewriting и query expansion в RAG
• 376. Что такое hybrid search с весами (weighted hybrid) и как оптимизировать веса
• 379. Как вы оцениваете retrieval с учетом позиции (Position-aware metrics)
• 380. Что такое semantic ranking на основе embeddings (вторая стадия после ANN)
• 503. Как вы измеряете drift retrieval-качества в RAG (когда документы меняются)
• 554. Как вы делаем image retrieval по тексту с высокой точностью
• 560. Как работает мультимодальная эвалюация (MEGA, MM-Vet) для VL-моделей
• Практика
• 800+ вопросов
• 42. Настроить hybrid search с весами
• 45. Реализовать learning-to-rank с LambdaMART
• 48. Настроить click models для implicit feedback
• 50. Настроить contextual retrieval (Anthropic стиль)
• 97. Настроить retrieval quality dashboard
• 227. RAG с гибридным поиском
• 299. RAG с мультиязычным поиском (русскийанглийскийкитайский)

Навигация

• Индекс терминов
• Индекс разборов
• Оглавление