解锁RAG应用：利用FastRAG中的Dense Retrievers优化开放域问答

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检索增强生成是一种在自然语言处理领域的前沿技术，结合了信息检索和生成模型的优势。其核心目标是通过检索相关段落或文档，生成信息更丰富、上下文更切合用户查询的响应。 这项技术在诸多应用中展现了巨大的潜力，尤其是在开放域问答领域。开放域问答的研究重点在于开发能够理解并回答用户多样化问题的系统，这通常涉及利用信息检索技术从海量非结构化数据中提取相关信息。 信息检索过去主要依赖于基于单词统计的稀疏技术。在传统方法中，文档通常使用词袋模型进行表示，文档与查询的相关性取决于特定词语的存在与否。 评分函数（如 BM25 和 TF-IDF）根据词频对文档进行评分，通过平衡关键字在文档中的出现频率与其在一般语境中的流行程度来判断相关性。一个常用的数据库是 Elasticsearch，它使用 Lucene 文本搜索引擎，结合单词 ………………………………