揭秘RAG神器！如何通过上下文检索与混合搜索打造超强生成效果

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检索增强生成 (RAG) 是自然语言处理 (NLP) 中使用的一种先进方法，用于生成准确、知情的响应。与仅依赖内部知识的传统模型不同，RAG 通过在生成过程中从外部文档或数据库检索相关信息来增强模型的能力。 这意味着该模型可以“查找”相关数据并使用它来制定更精确的响应，特别是在处理需要最新或专业信息的主题时。上下文检索和混合搜索是用于增强检索增强生成 (RAG)系统的先进技术。它们属于更广泛的 RAG 范畴，但代表了改进这些系统检索相关信息的更复杂的方法。 上下文检索不仅仅是简单的关键字匹配。它不是仅仅查找包含查询中确切单词的文档，而是根据查询的含义检索信息。这涉及理解上下文和语义，使系统能够获取更相关和更有意义的文档。 混合搜索结合了两种检索信息的方法： 词法搜索 (BM25) ：这种传统方法根据精确的关键字 ………………………………