本文详细介绍了如何构建一个混合检索增强生成（RAG）系统，该系统结合了语义搜索和关键词搜索的优点。它解决了单一模式检索的局限性，即稠密向量搜索擅长理解含义但难以进行精确匹配，而像 BM25 这样的关键词搜索虽然精确但缺乏语义理解。本教程演示了如何使用 FAISS 进行稠密搜索，BM25 进行关键词搜索，倒数排名融合（Reciprocal Rank Fusion）来合并结果，以及 LangGraph 进行编排，最终旨在改进文档问答应用。 AI
影响 通过结合语义搜索和关键词搜索以获得更准确的结果，增强了文档问答系统。
排序理由 关于构建特定 RAG 系统实现的教程。
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