
RAG 系统的检索准确性直接决定了生成质量,优化核心在于打通数据源、用户意图理解与检索工具三个环节。首先,通过智能分块、父文档检索、知识图谱及 QA 对生成,提升数据源的结构化与语义匹配度;其次,利用查询扩展、多路检索(Multi-Query)及倒数排序融合(RRF)算法,解决用户提问模糊或单一的问题,确保检索结果的全面性与相关性;最后,结合向量搜索与关键词搜索的混合检索模式,有效处理专有名词与代码匹配难题。通过这一系列策略,系统能显著降低幻觉,实现检索精度与召回率的双重提升,从而构建起高质量的检索增强生成路径。
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