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Lewis et al.
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AI 代理可以使用更简单的知识库，而不是复杂的 RAG
AI 代理并不总是需要复杂的检索增强生成 (RAG) 管道来访问组织知识。对于许多常见任务，例如查找政策或更新文档，使用维护良好、可搜索且可引用的知识库的更简单方法就足够了。RAG 在问题涉及对大量或多样化文档进行排名和综合信息时最有效，而不是直接从结构化源检索和引用。
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RAG 系统通过纠正性检索和仔细分块得到改进 · 跟踪 4 个来源
检索增强生成 (RAG) 系统可能因检索不到相关信息而失败，即使生成模型本身是可靠的。像纠正性 RAG (CRAG) 这样的技术引入了一个评估步骤，用于评估检索到的文档并触发纠正措施，例如重新检索或知识细化，以提高答案质量。开发人员还必须仔细考虑分块策略，因为固定大小的块可能导致不完整或误导性的上下文，而较大的块可能会稀释语义含义。一个全面的 RAG 生命周期清单涵盖了文档管理、嵌入、检索、推理、提示、请求处理、缓存、评估和生产部署，…