2023年常见的朴素检索增强生成（RAG）系统，由于向量相似性、文本碎片化和分布外用户查询的限制，在实际应用中常常失败。这些系统通常将文档分割成固定大小的块，进行嵌入，并根据向量相似性检索最 top 的结果。然而，这种方法在处理语义上接近但操作上不同的信息、跨块分割的事实以及与训练数据偏差的用户查询时存在困难。为了解决这些问题，一种更健壮的方法包括混合检索（结合密集向量搜索和关键词搜索）以及使用交叉编码器对候选块进行重新排序以提高相关性。然而，真正的转变在于将检索视为一种代理决策，而不是一个固定的管道，从而允许系统根据上下文和用户交互迭代地优化其搜索。 AI
影响 代理检索策略有望显著提高RAG系统的准确性和可靠性，使之超越固定的管道，实现动态的、由决策驱动的信息检索。
排序理由 该条目讨论了RAG系统的局限性和改进之处，提供了关于最佳实践的观点性看法，而不是发布新产品或研究发现。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
