向量库返回结果不稳定？JAVA RAG 中重排序策略优化确保高质量召回输出 各位听众，大家好！今天我们来深入探讨一个在构建基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的应用程序时经常遇到的问题：向量数据库返回结果的不稳定性。我们将重点关注如何通过优化重排序策略，在JAVA RAG系统中确保高质量的召回输出。 RAG 流程简述 在深入优化之前，我们先简单回顾一下RAG的基本流程： 索引构建 (Indexing): 将原始文档切分成块 (Chunks)。 使用预训练的语言模型（例如，BERT，Sentence Transformers）将每个 Chunk 转换成向量表示 (Embeddings)。 将这些向量及其对应的 Chunk 内容存储到向量数据库中。 检索 (Retrieval): 接收用户查询。 将用户查询转换成向量表示。 在向量数据库中执行相似度搜索，找到与查询向量最相似的 Top-K 个 Chunk。 生成 (Generation): 将检索到的 Chunk 和原始用户查询一起作为上下文，输入到大型语言模型 (LLM) 中。 LLM …