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「意图识别」找到 66 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…索范围 查询侧优化 查询改写：HyDE（生成假设文档再检索）、Query2Doc、子查询分解 查询扩展：同义词、相关术语扩展召回 意图识别：区分事实查询/摘要/对比类问题，路由到不同索引 检索策略 混合检索：向量相似度 + BM25关键词，RRF融合排序 重排序（Rerank）：Cross-encoder精排，如bge-reranker，Top-K从100→20 多路召回：向量库+图谱+传统数据库并行检索 二、生成层优化 上下文处理 上下文压缩：LLM摘要过滤冗余，或训练专用…
匹配正文：…sticsearch），同时保留原始文本用于召回 2. 检索模块（Retrieval） 查询优化：查询重写（HyDE生成伪文档）、意图识别、多跳分解 检索策略： 稠密检索（向量相似度）+ 稀疏检索（BM25）混合 多路召回（关键词+向量+图谱） 重排序（Rerank）：Cross-Encoder模型精排Top-K，过滤低相关文档 3. 生成模块（Generation） 上下文组装：按相关性排序文档，截断至上下文窗口 Prompt工程：明确指令+检索上下文+用户问题，要求"仅基…
匹配正文：…向量 BM25 + 法条编号精确匹配 条款号、关键词命中 知识图谱 实体链接（当事人-案由-法条关联） 复杂关系推理 查询侧优化 意图识别：区分"法条查询"/"类案参考"/"流程咨询" 查询扩展：用LLM生成同义表述（如"工伤认定"→"职业病鉴定"） 重排序 交叉编码器精排（如法律领域微调的ColBERT） 时效性加权：新法优先；地域匹配：当事人所在地法规优先 三、生成优化 Prompt工程 角色：资深法律顾问 约束： - 仅基于提供的{references}回答，不确定时明…
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