RAPTOR：多模型融合+层次结构 = 检索性能提升20%，结果还更稳健

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来源：DeepHub IMBA 本文 约7200字 ，建议阅读 14 分钟 本文深入探讨如何通过多模型集成技术提升检索系统的性能，并详细介绍RAPTOR框架的实现机制。 在现代信息检索领域，单一检索模型的局限性日益显现。本文深入探讨如何通过多模型集成技术提升检索系统的性能，并详细介绍RAPTOR（Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval）框架的实现机制。这一研究建立在之前探讨的RAG Fusion技术基础之上，旨在提供更全面的信息检索解决方案。 索引系统是信息检索的基础架构，其设计直接影响检索效率。本文讨论检索系统中使用的技术和策略，特别是集成方法、其应用和带来的好处。 但为此，需要对检索系统中使用的技术和策略进行更深入的分析，这是本文的主要内容。 信息检索系统的核心组件 信息检索是一项复杂的任务。即使在今天，人们也不完全依 ………………………………