Agentic RAG Golden-Retriever：显著提升企业知识库问答准确性、检索效率！

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企业落地RAG系统痛点： 技术公司维护着大量的 专有文档 ，如培训材料、设计文档和研究成果。 工程师，尤其是新员工，需要 快速查询 这些文档或吸收其中的新知识。 这些领域特定的文档通常包含许多技术社区特有的 缩写和术语 ，使得导航变得复杂。 Golden-Retriever系统 ：在文档检索前增加了一个基于反思的问题增强步骤，用于识别术语、根据上下文澄清其含义，并相应地增强问题。 一个比较 Golden-Retriever 与相关工作的示意图 。两种类型的方法：离线和在线。 在左上角 ， 现有的 离线方法 使用大型语言模型(LLMs)生成 训练数据集 。右上角展示了 Golden-Retriever 离线方法 ，利用LLMs增强文档数据库，为在线阶段做准备。 在线方法 在图的下半部分描绘。从左下到右下： Corrective RAG和Self-RAG 在文档检索步骤后修改RAG的响应。如果用户的问题含糊不清或 ………………………………