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调研Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker
现在有一个的问答库，包括150个QA-pair，用10个query去同时检索问答库的300个question+answer
Embedding模型，query-question的匹配分数 普遍高于 query-answer的匹配分数。比如对于10个query，检索结果里，9个排第一的结果是question
Reranker模型，query-answer的匹配分数 普遍高于 query-question的匹配分数。比如对于10个query，检索结果里，9个排第一的结果是answer
所以，通用Embedding模型不太适合query-Doc的检索，
所以现在出了 由doc生成question，用生成的question和query匹配的方法，
或者query生成answer，用生成的answer和doc匹配的方法