kunal4040/hybrid-search-eval

• 类型：github
• 标识：kunal4040/hybrid-search-eval
• 链接：https://github.com/kunal4040/hybrid-search-eval
• 主题：rag, llm-infra, evaluation, database
• 主分类：evaluation
• 形态：benchmark
• 分类：ai
• Stars：1
• 周增：+0
• 语言：Python
• 许可：MIT
• 最近提交：2026-08-13
• 简介：🔍 Benchmark embedding models in hybrid search with Weaviate. Evaluate MRR@K, Hit@K, latency, and memory using your data or MTEB datasets.
• 上次采集：2026-08-13
• 首次采集：2026-08-13
• 待LLM分类：否
• 成熟度：experimental
• 简介中文：🔍 在 Weaviate 混合检索中评测 embedding 模型，基于自有数据或 MTEB 数据集评估 MRR@K、Hit@K、延迟与内存占用
• 来源文件：
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