RAG 2.0性能提升：优化索引与召回机制的策略与实践

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导读   本次分享题目为《RAG2.0 引擎设计挑战和实现》。 主要包括以下几部分内容： 1.  RAG1.0 的痛点和解决方向 2.  如何有效 Chunking 3.   如何准确召回 4.  高级 RAG 和预处理 5.  RAG 未来如何发展 6.  Q 分享嘉宾｜ 张颖峰 英飞流（上海）信息科技有限公司  创始人 编辑整理｜ 陈沃晨 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 RAG1.0 的痛点和解决方向 1. RAG 架构模式 对于上图所示的 RAG 架构模式，大家应该都比较熟悉。RAG 的标准流程包括四个阶段，即抽取（Extraction）、索引（Indexing）、检索（Retrieval）和生成（Generation）。 2. RAG 面临的挑战 RAG 通常会遇到如下一些挑战： 第一个挑战是向量的召回无法满足要求，即命中率很低。当前如果用一个纯向量数据库来做 RAG，其效果往往不够理想。 第二个挑战是文档结构复杂，数据太乱，“Garbage In，Garbage Out” ………………………………