JAVA RAG 系统构建多参考点召回机制，提高长文本问答命中准确性 各位听众，大家好！今天我们来探讨一个在长文本问答系统中至关重要的问题：如何通过构建多参考点召回机制，提高 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统的命中准确性。 RAG 系统在处理长文本问答时，面临的最大挑战之一就是如何从海量的文本中准确地找到与问题相关的段落。传统的 RAG 系统通常依赖于单一的检索策略，例如基于关键词的搜索或基于 Embedding 相似度的匹配。然而，这些方法在处理复杂、多角度的问题时，往往表现不佳，导致召回率和准确率都较低。 为了解决这个问题，我们需要引入多参考点召回机制。这种机制的核心思想是：从不同的角度和维度来理解问题，并基于这些不同的理解来检索相关的文本段落。 这样可以大大提高召回率，并为后续的生成阶段提供更丰富、更全面的信息。 接下来，我们将深入探讨如何使用 JAVA 构建一个包含多参考点召回机制的 RAG 系统，并提供详细的代码示例。 1. 架构设计 一个包含多参考点召回机制的 RAG 系统可以分为以下几个核心模块： 问题理解模块 (Questi …