JAVA RAG 系统结合上下文连贯性评估模型过滤低质量召回段落 大家好，今天我们来深入探讨一个在构建高质量 Java RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中至关重要的问题：如何利用上下文连贯性评估模型来过滤低质量的召回段落，从而显著提升最终生成文本的质量。 RAG 系统的核心在于从外部知识库检索相关文档，并将这些文档与用户查询一起输入到生成模型中。然而，检索到的文档并非总是完美契合查询意图，其中可能包含噪声、冗余或与上下文不连贯的信息。这些低质量的段落会严重影响生成文本的准确性和流畅性。因此，在将检索到的段落送入生成模型之前，进行有效过滤至关重要。 一、RAG 系统与低质量召回段落的挑战 RAG 系统通常包含以下几个关键组件： 索引构建 (Indexing): 将知识库文档转换为向量表示，存储在向量数据库中。 信息检索 (Retrieval): 根据用户查询，在向量数据库中检索最相关的文档段落。 生成 (Generation): 将检索到的段落与用户查询一起输入到大型语言模型（LLM），生成最终答案。 在检索阶段，常见的向量相似度搜索方法（如余弦 …