为什么你的RAG不起作用？失败的主要原因和解决方案

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来源：DeepHub IMBA 本文 约4200字 ，建议阅读 5 分钟 本文揭示了普通RAG失败的主要原因，并提供具体策略和方法，使您的RAG更接近生产阶段。 无数企业正在尝试使用检索增强生成（RAG），但在制作这些系统达到生产质量时普遍会感到失望。因为他们的RAG不仅运行效果差，而且对于如何改进和如何进行后续的工作也感到十分的迷茫。 其实阻碍RAG系统的一个关键因素是语义不协调，这是由于任务的预期含义、RAG的理解以及存储的底层知识之间的不一致。由于向量嵌入的底层技术是神奇的（易变且极不透明），因此难以诊断这种不协调，使其成为生产化的重大障碍。 在这篇文章中，我们将： 区分理想形态的RAG的前景与普通RAG的现实 解释语义不协调是如何产生的 介绍如何判断和缓解语义不协调 总结一些额外的高ROI策略，使RAG更加接近生产质量 注：为简化 ………………………………