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RAG 核心概念与原理:Chunking、Embedding、相似度、HNSW 与多路召回|得物技术
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RAG 核心概念与原理:Chunking、Embedding、相似度、HNSW 与多路召回|得物技术
RAG 核心概念与原理:Chunking、Embedding、相似度、HNSW 与多路召回|得物技术
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发布于 2026-07-23 10:00:32
发布于 2026-07-23 10:00:32
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概述
决定 RAG 效果的关键不在大模型,而是文本切块、查询改写、多路召回与精排。合理切块存好知识库内容,向量匹配抓语义、BM25 匹配关键词互补。先优化用户提问,快速召回一批相关文档,再用精排模型精细筛选,整套检索流程配合到位,问答准确度才会明显提升。
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