颠覆RAG性能！揭秘多头RAG的强大优化秘诀

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尽管经典的检索增强生成（RAG）通过将检索到的文档纳入大型语言模型（LLM）的上下文中来提供更准确和相关的响应，从而增强了模型的功能，但它在处理多样化内容查询时表现出局限性。 此类查询在实际应用中非常常见，尤其是在需要从截然不同的多个信息源中获取答案时，RAG方案往往难以应对。这是因为这些文档的嵌入在嵌入空间中可能相距较远，传统的检索方法很难同时准确捕获所有相关内容，导致查询结果不够全面或准确。尤其是在面对一些复杂问题时，经典RAG的能力受限，无法充分利用多样化的检索结果来生成最佳回答。 为了解决这一问题， 多头RAG（Multi-Head RAG，简称MRAG） 对经典RAG进行了深度优化。在MRAG架构中，Transformer的 多头注意力机制 取代了传统RAG依赖的解码器层激活，通过并行处理多个文档的嵌入来提升模型对复杂查询的处 ………………………………