RAG系统多路召回融合策略在在线排序模型训练中的效果对比实验 大家好，今天我们来探讨一个在现代推荐系统中至关重要的话题：RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中的多路召回融合策略，以及它们在在线排序模型训练中的效果。我们将深入研究不同融合策略的优劣，并通过实验数据来佐证我们的分析。 1. 引言：RAG系统与在线排序模型 在信息爆炸的时代，用户面临着海量的信息，如何高效地帮助用户找到他们感兴趣的内容，是推荐系统面临的核心挑战。RAG系统通过先检索（Retrieval）相关文档，然后利用这些文档生成（Generation）更丰富的上下文信息，从而提升推荐的准确性和多样性。 在线排序模型则是在线推荐系统的核心组成部分，负责对召回的候选物品进行排序，并最终呈现给用户。在线排序模型需要实时响应用户的行为反馈，并不断学习和优化，以适应用户兴趣的变化。 因此，RAG系统的召回结果质量，以及如何将多路召回的结果融合起来，直接影响着在线排序模型的训练效果和最终的推荐性能。 2. 多路召回策略：构建丰富的候选集 多路召回是指使用多种不同的召回算法或策略来生成候选物品集合 …