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RAG已死,召回为王:揭秘提升大模型知识检索能力的九大“神技”(深度案例版)

RAG已死,召回为王:揭秘提升大模型知识检索能力的九大“神技”(深度案例版)

在大型语言模型(LLM)驱动的应用浪潮中,我们都梦想着拥有一个无所不知的AI助手。检索增强生成(RAG)技术正是实现这一梦想的钥匙,它让大模型能连接外部知识库,回答专业、实时的问题。然而,许多开发者在满怀激情地搭建完RAG系统后,却常常遭遇“AI失忆”的尴尬:模型要么回答“我不知道”,要么就开始一本正经地胡说八道。 问题的根源,往往不出在那个聪明的大模型上,而是出在了它那个“健忘”的图书管理员——检索系统上。当这个管理员无法从书架上找到相关的书籍(信息)时,再博学的教授(LLM)也无能为力。