JAVA RAG 中使用多语向量提升召回精度的方案 大家好！今天，我们来探讨一个在构建跨语言检索增强生成 (RAG) 系统时经常遇到的难题：跨语言查询效果不佳。尤其是在JAVA环境中构建RAG系统时，如何利用多语向量来提升召回精度，至关重要。我们将深入研究问题的根源，并提供切实可行的解决方案，并附带JAVA代码示例。 问题剖析：跨语言查询的挑战 传统的RAG系统，特别是基于单语向量的系统，在处理跨语言查询时往往表现不佳。原因主要有以下几点： 语义鸿沟（Semantic Gap）： 不同语言表达相同语义的方式千差万别。直接使用机器翻译查询，可能因为翻译质量问题，导致语义丢失或扭曲。即使翻译质量尚可，翻译后的文本与原始文本的向量表示也可能存在较大差异，从而降低检索精度。 向量空间不对齐（Vector Space Misalignment）： 即使使用了预训练语言模型（如BERT、Sentence Transformers），不同语言的文本嵌入到向量空间后，其语义相似性可能无法直接对应。例如，两个在语义上非常接近的句子，一个用英语表达，一个用中文表达，它们在向量空间中的距离可能并不近。 语料 …