MMR
Técnica de reordenação que equilibra relevância e diversidade — evita que o top-K seja formado por quase-duplicatas.
Carbonell & Goldstein, 1998. Para cada candidato: score = λ × similaridade(consulta, doc) − (1−λ) × similaridade máxima(doc, docs já selecionados). Escolhe-se o de maior pontuação, adiciona-se ao conjunto de resultados e repete-se. λ perto de 1 = mais relevância, perto de 0 = mais diversidade. É útil quando um banco vetorial devolve 10 trechos quase idênticos do mesmo documento — o MMR os espalha por fontes diferentes. Já vem embutido no LangChain e no LlamaIndex.