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RAG访问外部知识库增强了LLMs处理知识密集型任务的能力，随着应用场景需求的增加，RAG系统变得更加复杂。传统的RAG依赖于简单的相似性检索， 面对复杂查询和变化多端的文本块时表现不佳： 对查询的浅层理解、检索冗余和噪声。 朴素RAG和高级RAG的案例 。面对复杂问题时， 两者都遇到了限制 ，难以提供令人满意的答案。尽管高级RAG通过分层索引、检索前和检索后的过程提高了检索精度，但这些相关文档并没有被正确使用。 提出了一种 新的 模块化RAG框架 ，通过将复杂的RAG系统分解为 三层架构设计（ 模块、子模块和操作符 ）以统一和结构化的方式定义RAG系统，增强了系统的灵活性和可扩展性， 这种框架超越了传统的线性架构， 采用了集成路由、调度和融合机制的更先进设计 。 当前模块化RAG的案例 。该系统整合了多样化的数据和更多功能性
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