搜索相关性 BM25 与向量融合检索（2025）
搜索相关性 BM25 与向量融合检索（2025）融合检索在语义与关键词匹配间取得平衡，适用于通用搜索与问答。一、召回与融合BM25：关键词匹配精准，适合高精度短文本。向量：语义召回覆盖度高，适合自然语言与长文本。融合：按权重或学习排序融合两路结果。二、重排与评估重排模型：基于语义/特征的学习排序提升
融合
"Window Controls Overlay：PWA 标题栏融合与交互策略"
"介绍 Window Controls Overlay 在桌面 PWA 中融合系统标题栏，使用 CSS 环境变量布局控件区域，提升沉浸式体验并保持可访问性，提供示例与参考。"
OPFS 下载队列与断点续传融合实践
构建下载队列，结合 Range 断点续传与 OPFS 落盘，提升弱网环境的可靠性与效率。
全文融合检索（2025）
RedisSearch 与 RedisJSON 向量/全文融合检索（2025）一、数据与索引JSON 存储：以 RedisJSON 存储结构化/半结构化文档。索引：RediSearch 定义 TEXT/TAG/NUMERIC 与 VECTOR 字段。二、查询与融合全文与向量：term/phrase
边融合策略（2025）
GraphRAG 语义图检索与节点/边融合策略（2025）一、图模型与数据节点：文档/实体节点携带语义向量与标签。边：关系边记录上下文与权重；可携带类型与方向。存储：图数据库或专用引擎；索引节点向量与边属性。二、检索与融合查询扩展：从种子节点扩展邻居；以 `融合权重` 合并节点分数与边分数。过滤：边
