我要投稿

揭秘顶级 RAG 技术，不可错过的关键知识！

发布日期：2024-09-27 07:52:44 浏览次数： 2402

作者：AI技术研习社

微信搜一搜，关注“AI技术研习社”

什么让 RAG 系统真正成为顶级的呢？组件，对吧？让我们回顾一下最好的组件以及它们的工作原理，这样您也可以使您的 RAG 系统成为顶级系统，并以多模式奖励结束。

查询分类

分块

元数据和混合搜索

利用您的元数据！添加标题、关键字甚至假设问题等内容。将其与 Hybrid Search 配对，它结合了向量搜索（用于语义匹配）和用于传统关键字搜索的优秀 BM25，您就是金子。

HyDE（生成伪文档以增强检索）很酷，可以带来更好的结果，但效率非常低。现在，坚持使用 Hybrid Search——它取得了更好的平衡，尤其是在原型设计方面。

嵌入模型

选择正确的嵌入模型就像找到一双完美的鞋子。你不想要打网球的足球鞋。来自 FlagEmbedding 的 LLM 最适合这项研究——性能和大小的完美平衡。不太大，也不太小——恰到好处。

向量数据库

查询转换

在检索之前，您必须转换这些用户查询！无论是通过查询重写以使其清晰，还是通过查询分解将复杂问题分解为更小的问题并检索每个子问题，甚至生成伪文档（如 HyDE 所做的）并在检索过程中使用它们，此步骤对于提高准确性都至关重要。请记住，更多的转换可能会增加延迟，尤其是 HyDE..

重新排名

Reranking。检索文档后，您需要确保最相关的文档位于文档堆的顶部。这就是重新排名的用武之地。

文档重新打包

重新排名后，您需要进行一些 Document Repacking。Wang 等人推荐了 “反向” 方法，其中文档按相关性升序排列。Liu 等人（2024 年）发现，这种方法（将相关信息放在开头或结尾）可以提高性能。重新打包优化了信息呈现给 LLM 的方式，以便在重新排序过程发生后生成，以帮助 LLM 更好地以更好的顺序而不是理论上的相关顺序理解提供的信息。

微调

最后，您是否应该微调用于生成的 LLM？绝对！使用相关文档和随机文档的混合进行微调可以提高生成器处理不相关信息的能力。它使模型更加健壮，并有助于它给出更好的整体响应。论文中没有提供确切的比率，但结果很明确：微调是值得的！不过，这显然也取决于您的域。

多模态

处理图像？实施多模式检索。对于文本到图像，在数据库中查询相似图像可以加快该过程。在图像到文本中，匹配相似的图像可检索准确的预存储字幕。这一切都与接地气有关——检索真实的、经过验证的信息。

参考：https://www.louisbouchard.ai/top-rag-techniques/

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2026-02-06

RAG 落地全干货深度分享：从“效果不理想”到生产级 RAG 系统的进化之路

2026-02-06

效率神器 Claude-Mem：终结 AI “金鱼记忆”！自动保存上下文、可视化记忆流，开发体验提升 10 倍！

2026-02-06

告别“伪智能”代码：用 Spec + RAG 打造真正懂你的AI程序员

2026-02-05

向量，向量化，向量数据库和向量计算

2026-02-05

从 RAG 到 Agentic Search，一次关于信任 AI 判断的认知升级

2026-02-04

Claude Cowork 真能替换 RAG ？

2026-02-03

使用 Agent Skills 做知识库检索，能比传统 RAG 效果更好吗？

2026-02-03

告别向量数据库！PageIndex：让AI像人类专家一样阅读长文档

联系获取

联系获取

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

RAG 深度解读：检索增强生成如何改变人工智能

2025-12-04

大模型RAG入门宝典｜从AI搜索到实战搭建，小白&程序员必收藏的检索增强指南

2025-12-03

RAGFlow v0.22.0 发布：数据源同步、变量聚合、全新管理界面与多项重大更新

2025-11-13

企业级 AI Agent规模化落地的避坑指南，就藏在这四大趋势里

2025-12-02

5步构建企业级RAG应用：Dify与LangChain v1.0集成实战

2025-11-13

2026 年你需要了解的 RAG 全解析

2026-01-15

如何用NotebookLM，把枯燥的财报解读成精美的PPT？

2026-01-02

Embedding模型选型思路：相似度高不再代表检索准确（文末附实战指南）

2025-12-07

为什么Claude Code不用RAG？

2025-12-23

从 RAG 到 Context：2025 年 RAG 技术年终总结

2025-12-18

大家都在问

Claude Cowork 真能替换 RAG ？

2026-02-04

使用 Agent Skills 做知识库检索，能比传统 RAG 效果更好吗？

2026-02-03

为什么 RAG 越用越慢？如何反向调优？

2026-01-19

NotebookLM如何在48小时内分析2万份论文？

2026-01-12

都有混合检索与智能路由了，谁还在给RAG赛博哭坟？

2026-01-08

如何用NotebookLM，把枯燥的财报解读成精美的PPT？

2026-01-02

为什么Claude Code不用RAG？

2025-12-23

终于，NotebookLM 和 Gemini 合体了。这是什么神之更新？

2025-12-21

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB Palantir Glean

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部