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「重排」找到 340 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 清晰描述RAG的完整流程（索引构建、检索、生成） 分环节列举具体优化手段（分块策略、embedding模型、重排序、查询优化等） 能区分不同优化手段的适用场景和收益 体现对实际落地问题的理解（如多轮对话、长尾查询） RAG核心流程 1. 索引构建阶段 文档解析（PDF/Word/网页等格式处理） 文本分块（Chunking） 向量化（Embedding） 存储到向量数据库 2. 检索阶段 查询向量化 相似度检索（Top-K召回） 可选：重排序（Rerank） 3. …
匹配正文：…在检索质量、生成整合、知识边界三方面的核心局限 能分析检索噪声、语义鸿沟、上下文窗口等具体挑战 提出至少3类改进方向（如混合检索、重排序、Agent化RAG） 体现对RAG与Fine-tuning、Agent关系的辩证理解 RAG的核心局限可归纳为检索失效、生成割裂、能力边界三类： 一、主要局限与挑战 维度 核心问题 具体表现 检索质量 语义鸿沟 query与文档embedding不对齐，关键词匹配失败 检索噪声 Top-K混入无关文档，稀释有效信息 覆盖不足 多跳推理、跨文…
匹配正文：…、查询集、相关性标注、索引和配置版本，再沿链路查错误。若原文缺失、解析错乱、权限或时间过滤错误、索引未更新，换 ANN 算法或加入重排不会解决根因。 1. 语料、切分与候选资格 检查文档版本、删除传播、OCR/表格/标题结构、切分边界和元数据。权限、租户、语言、时间与产品版本应参与服务端候选资格判断。预过滤、检索中过滤和检索后过滤对召回与延迟的影响取决于具体引擎；不能笼统说“加过滤就一定减少计算”。 2. 候选生成 以精确搜索或当前系统建立可重复基线，再比较 Flat、HNS…
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