LangChain 评测高基数场景下查询分析性能

LangChain 发布针对高基数（high cardinality）场景的查询分析基准测试，评估不同模型在大量唯一实体上的结构化查询提取能力。

测试覆盖 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等模型，在包含数千个唯一值的分类字段上执行精确匹配与模糊匹配查询。结果显示，模型在高基数下的准确率显著下降，且与基数呈负相关。

该评测为 RAG 工程中元数据过滤、查询路由等环节提供了量化参考，提示开发者需在高基数场景中引入重排序或混合检索补偿。