我要投稿

Anthropic RAG: 上下文检索技术

发布日期：2024-10-06 13:14:37 浏览次数： 2493

作者：NLP轻松谈

微信搜一搜，关注“NLP轻松谈”

RAG 系统通常用于增强 AI 模型的特定领域知识。传统 RAG 方法在编码信息时会丢失上下文,导致检索失败率较高。

"上下文检索" (Contextual Retrieval) 用于改进 RAG 系统中的检索步骤,通过结合语义嵌入和精确匹配技术,显著提高了 RAG 系统的检索准确性,从而提升了 AI 模型在特定领域任务中的表现。

1

传统 RAG 系统工作流程

将知识库分割成小块文本
使用嵌入模型将文本块转换为向量
将向量存储在向量数据库中
运行时,根据用户查询检索相关文本块
将检索到的文本块添加到提示中

BM25

BM25作为补充检索技术。BM25 基于词频-逆文档频率 (TF-IDF) 概念,能够进行精确的词语匹配,特别适用于包含唯一标识符或技术术语的查询。
BM25通过考虑文档长度并将饱和函数应用于术语频率来改进这一点，这有助于防止常用词在结果中占主导地位。

结合嵌入和 BM25 的改进 RAG 系统:

分割知识库为小块文本
为文本块创建 TF-IDF 编码和语义嵌入
使用 BM25 查找基于精确匹配的顶级块
使用嵌入查找基于语义相似性的顶级块
合并并去重(c)和(d)的结果
将顶级 K 个块添加到提示中

2

上下文检索

上下文检索通过在嵌入之前为每个块预置特定于块的解释上下文（“上下文嵌入”）并创建 BM25 索引（“上下文 BM25”）来解决这个问题。

文章使用 Claude 3 Haiku 来获取特定于块的上下文，prompt如下:

<document> 
{{WHOLE_DOCUMENT}} 
</document> 
Here is the chunk we want to situate within the whole document 
<chunk> 
{{CHUNK_CONTENT}} 
</chunk> 
Please give a short succinct context to situate this chunk within the overall document for the purposes of improving search retrieval of the chunk. Answer only with the succinct context and nothing else.

实验结果

上下文嵌入将前 20 个块的检索失败率降低了 35%
结合上下文嵌入和上下文 BM25 将前 20 个块的检索失败率降低了 49%

通过重排可以进一步提高性能。

Reranked 上下文嵌入和上下文 BM25 将前 20 个块的检索失败率降低了 67% （5.7% → 1.9%）。

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

2026-05-20

AIOps探索：给不能联网的客户做一个AI运维助手到底有多难？

2026-05-18

别再错过啦，AI Agent记忆革命：95.2%检索率的持久记忆系统深度解析

2026-05-18

有多少人把Agent与RAG的检索策略，简化成了 if-else？

2026-05-18

RAG 全链路技术详解

2026-05-18

捅破个人AI天花板！YC总裁开源GBrain：8层架构打造AI第二大脑，解决记忆难题，狂揽 1.6w Star！网友：第六层才是护城河！

2026-05-16

RAG 在企业的落地，从来不是一个“大模型问题”

2026-05-14

2026年知识库幻觉根治指南：从 Naive RAG 到 Agentic RAG

2026-05-11

到底是谁会相信RAG已死啊？

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

知识基座：让“AI 越用越懂业务”的团队经验实践【天猫AI Coding实践系列】

2026-03-23

全网爆火的大模型AI知识库，保姆级教程来了

2026-04-06

不用向量数据库的 RAG，居然跑得更准了？

2026-02-22

从RAG到GraphRAG：货拉拉元数据检索应用实践

2026-03-18

为什么总感觉 Claude Code 比 Cursor 聪明？真正的原因根本不是模型能力！

2026-03-20

如何用 AI 做业务级 Code Review

2026-02-27

Claude Code 每次都要重新探索代码？这个工具直接省下30%成本

2026-02-21

面向手机Agent的记忆系统工程:OPPO的Agentic-RAG实战与演进

2026-03-21

OpenDataLoader：PDF文档提取的一站式方案

2026-03-31

Karpathy的LLM Wiki + 3.5 万Star的Graphify：企业级 RAG 缺的真是知识图谱？

2026-04-27

大家都在问

AIOps探索：给不能联网的客户做一个AI运维助手到底有多难？

2026-05-20

有多少人把Agent与RAG的检索策略，简化成了 if-else？

2026-05-18

到底是谁会相信RAG已死啊？

2026-05-11

1G内存检索2500万向量，Milvus中如何用FLAT在强标量过滤场景搞定毫秒响应？

2026-05-07

多Agent场景，子agent 之间数据读写不同步，如何解决？

2026-05-06

Karpathy的LLM Wiki + 3.5 万Star的Graphify：企业级 RAG 缺的真是知识图谱？

2026-04-27

多轮对话时，RAG反复做重复召回，模型层与Milvus层分别如何解决？

2026-04-21

企业AI落地三重门，用友如何破局？

2026-03-17

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 Skill 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 Openclaw

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