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Scaling Test-Time Compute is the easiest way to get higher quality outputs from AI systems, but it c...
8.5内容质量
TL;DR · AI 摘要
Weaviate推出Search Mode的effort参数，允许用户通过调整计算资源提升搜索质量，但需权衡性能与成本。
核心要点
- Search Mode提供medium/high/ultrahigh三级effort参数控制计算资源投入
- ultrahigh模式在BRIGHT基准测试中提升X nDCG@10指标（具体数值未披露）
- 参数选择需根据应用场景权衡质量与计算成本
结构提纲
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- §引言
指出提升AI系统输出质量需增加测试时计算资源，但存在成本权衡问题。
介绍Search Mode新增的effort参数及其三个可选级别。
- ›性能对比
展示ultrahigh模式在BRIGHT基准测试中的nDCG@10提升效果。
- ·应用场景
说明不同effort级别适用于不同质量与成本需求的场景。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
查看大纲文本（无障碍 / 无 JS 友好）
- Search Mode Effort Parameter
- 参数级别
- medium
- high
- ultrahigh
- 性能提升
- nDCG@10提升X
- 应用场景
- 质量优先场景
- 成本敏感场景
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Search Mode with ultrahigh effort achieves X nDCG@10 averaged across 5 subsets of the BRIGHT benchmark
How much extra compute you want to trade for quality depends on your application
Introducing the effort parameter in Search Mode, giving you the power to control this tradeoff
#Weaviate#AI数据库#搜索优化#向量检索
打开原文Weaviate AI 数据库在 X 上的动态： "扩展测试时的计算能力是提高 AI 系统输出质量最简单的方式，但需要付出代价！⚖️ 你愿意为质量牺牲多少额外计算资源，取决于具体应用场景。我们推出搜索模式中的 effort 参数，让你能够掌控这种权衡！可选级别包括“中等”、“高”和“超高”。🚀 在超高 effort 模式下，搜索性能在 BRIGHT 基准测试的 5 个子集上平均达到 X nDCG@10，相比中等 effort 提升 Y，相比混合搜索单独使用提升 Z。了解更多请阅读我们的最新博客文章：
weaviate.io/blog/search-mo…
2026 年 8 月 11 日 下午 3:19
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