【AI教程】RAG检索效率低？手把手教你把检索召回率拉到99%，从根源解决"找不准""找不全"的问题，超详细！小白也能快速学会，让你少走弯路！

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。