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在说重排工具之前，我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成（RAG）是一种新兴的 AI 技术栈，通过为大型语言模型（LLM）提供额外的 “最新知识” 来增强其能力。 基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分： Embedding 模型：用于将外部文档和用户查询转换成 Embedding 向量 向量数据库：用于存储 Embedding 向量和执行向量相似性检索（检索出最相关的 Top-K 个信息） 提示词工程（Prompt engineering）：用于将用户的问题和检索到的上下文组合成大模型的输入 大语言模型（LLM）：用于生成回答 上述的基础 RAG 架构可以有效解决 LLM 产生 “幻觉”、生成内容不可靠的问题。 但是，一些企业用户对上下文相关性和问答准确度提出了更高要求，需要更为复杂的架构。一个行之有效且较为流行的做法就是在 RAG 应用中集成 Reranker。 什么是 Reranker？ Reranker （重排器）是
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