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进阶RAG：检索前优化策略.docx
资料介绍
进阶RAG：从基础到优化的检索增强生成技术指南
什么是进阶RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索系统和大语言生成模型的架构，基础RAG通过从外部知识库检索相关信息注入prompt，帮助大模型生成更准确、更具事实依据的回答，解决大模型 hallucination（幻觉）、知识陈旧、私有领域知识不足等问题。
进阶RAG是在基础RAG的框架上，针对检索质量、上下文融合、生成效果等环节进行优化升级的技术体系，解决基础RAG存在的多跳推理能力弱、长文档信息丢失、检索相关性不足、知识冲突无法处理等痛点，目前已经成为企业级大模型应用落地的主流方案。
基础RAG的核心局限
基础RAG的流程通常是：用户问题→文本分块→嵌入向量存储→相似度检索→检索结果注入prompt→大模型生成回答，这套流程在简单场景下可用，但面对复杂业务需求存在明显缺陷：
1. 分块策略僵化：固定大小的滑动窗口分块会破坏语义完整性，长上下文依赖的内容会被切分到不同块，导致检索无法覆盖完整相关信息
2. 检索维度单一：仅依赖向量余弦相似度匹配，无法捕捉关键词匹配、语义逻辑关联，容易出现语义相近但实际不相关的检索结果
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| 进阶RAG：检索前优化策略.docx | 17K |
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