Meta-Knowledge RAG：显著提升传统RAG的6大性能指标

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检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）已经成为一项大语言模型应用领域的标准技术，通过整合与上下文相关、时效性强、或领域知识，并且在不需要改变模型权重的前提下生成用户想要的正确答案。 RAG在领域知识、即时数据等知识密集型任务特别有效，已成为减少模型幻觉的有效解决方案。 但在实际运用中，RAG存在如下几个问题： • 首先， 知识库文档可能包含大量噪声 ，无论是知识库内容的噪音，还是由于文档之间缺乏标准化（来自各种文档布局或格式，如.pdf、.ppt、.docx 等）。 • 其次，通常很少或根本没有人工标注的信息或相关性标签来支持文档分块、嵌入和检索过程， 使得整个检索问题在很大程度上属于无监督方法 ，且难以针对特定用户进行个性化处理。 • 第三， 对长文档进行分块无法保留整个文档的语义上下文 ，而且块越 ………………………………