synthetic-query-probing

作者提出了合成查询探测（Synthetic Query Probing），这是一种简单而有效的方法，通过比较不同嵌入模型之间的相似度匹配分数，而非原始嵌入空间，来比较不同的嵌入模型。论文展示了如Ada和Titan等模型之间的非线性关系，为更换嵌入模型和设定检索阈值提供了实用指导。

Introduces Synthetic Query Probing (SQP), a reference-free method for learning mappings between similarity score distributions across embedding models, enabling threshold portability in RAG systems. Experiments show systematic score distortions and isotonic regression as the best calibration approach.