一本详解15种高级RAG技术的使用手册

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深入探讨了15种高级的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，旨在提高生成式人工智能系统在输出质量和整体性能鲁棒性方面的优化。 涉及15种高级RAG技术的整体架构 检索前技术（Pre-Retrieval Techniques） 优化数据索引或知识库中的信息质量和可检索性。 包括提高信息密度、应用分层索引检索、改善检索对称性、使用假设问题索引和数据去重等。 分层索引检索技术 chunking策略 检索技术（Retrieval Techniques） 检索优化技术，目标是在推理时提高搜索性能和检索结果。 包括优化搜索查询、使用假设文档嵌入（HyDE）解决查询-文档不对称问题、实施查询路由或RAG决定者模式等。 HyDE技术 查询路由技术 检索后技术（Post-Retrieval Techniques） 检索后优化，即在检索发生后但在最终响应生成前的策略或技术。 包括使用重新排名模型优化搜索结果的优先级 ………………………………