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RAG 多阶段检索链：提升复杂问题准确性 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个非常重要的主题：如何通过设计多阶段检索链来提升 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统在处理复杂问题时的准确性。 RAG 是一种将预训练语言模型 (LLM) 与外部知识库相结合的技术。其核心思想是在生成文本之前，先从知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给 LLM，从而提高生成文本的质量和可靠性。 然而，对于复杂问题，单次检索往往无法找到所有相关信息。例如，一个问题可能涉及多个主题、多个时间段，或者需要进行复杂的推理才能确定相关信息。在这种情况下，我们需要设计多阶段检索链，将问题分解为多个子问题，并逐步检索相关信息，最终将所有信息整合起来，提供给 LLM。 一、单阶段 RAG 的局限性 在深入多阶段 RAG 之前，我们先来回顾一下单阶段 RAG 的基本流程和局限性。 问题向量化： 将用户的问题转换为向量表示，例如使用 Sentence Transformers 或 OpenAI Embeddings。 向量检索： 使用向量数据库 (例如 FAISS, C …

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