检索增强生成 (RAG) 系统经常失败，并非因为语言模型本身，而是因为底层的搜索机制不足。传统的关键词搜索方法（如 BM25）在处理词汇不匹配、理解用户意图方面存在困难，并且总是返回结果，即使这些结果不相关。这导致 RAG 模型因为检索步骤提供了糟糕的上下文而自信地提供错误信息。文章强调，搜索层而非语言模型，是实现有效 RAG 的关键基础设施。 AI
影响 强调了先进搜索基础设施在提高 AI 生成响应的可靠性和准确性方面所起的关键作用。
排序理由 文章讨论了当前 AI 搜索技术的技朧限制及其对 RAG 系统的影响，并就最佳实践提出了观点。
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<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*HCE_1uNELozkZu-ZmEyeig.png" /></figure><p>There’s a pattern that plays out in almost every RAG implementation. The team spends weeks evaluating language models, GPT-4 vs. Claude vs. Gemini, fine-tuning vs. prompt…
<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Is it common for AI to fail to find things that simple Google searches find instantly?</p> </div><!-- SC_ON -->   submitted by   <a href="https://www.reddit.com/user/PoxonAllHoaxes"> /u/PoxonAllHoaxes </a> <br /> <span><a href="https://ww…