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在传统的RAG框架中，基本的检索单元通常是短的。像DPR这样的常见检索器通常使用100个词的维基百科段落。这样的设计迫使检索器在大型语料库中搜索“针”单元。相比之下，阅读器只需要从这些短的检索单元中提取答案。这种不平衡的“重”检索器和“轻”阅读器设计可能导致次优性能。为了缓解这种不平衡，我们提出了一个新的框架LongRAG，由一个“长检索器”和一个“长阅读器”组成。LongRAG将整个维基百科处理成4K个词的单元，比以前长30倍。通过增加单元大小，我们将总单元数从2200万减少到60万。这显著降低了检索器的负担，从而显著提高了检索得分：在NQ上的答案召回率@1达到了71%（之前是52%），在HotpotQA（全维基）上的答案召回率@2达到了72%（之前是47%）。然后我们将前k个检索单元（约30K个词）输入到现有的长上下文LLM中，以零样本方式
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