构建面向知识密集型任务的 RAG 多路径检索与动态排序系统 大家好！今天我们来探讨如何构建一个面向知识密集型任务的高级RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，重点在于多路径检索和动态排序。传统的RAG系统在处理复杂、知识面广的任务时，往往会遇到检索结果不够全面、相关性不高的问题。多路径检索和动态排序旨在解决这些问题，通过整合多种检索策略和优化排序算法，提高RAG系统的性能。 1. RAG 系统面临的挑战 在深入多路径检索和动态排序之前，我们先回顾一下RAG系统面临的主要挑战： 检索结果相关性不足: 简单的关键词检索可能无法准确捕捉用户意图，导致检索结果中包含大量无关或低相关信息。 知识覆盖面有限: 单一的检索策略可能无法覆盖所有相关的知识片段，导致生成内容缺乏深度和广度。 信息冗余和冲突: 检索结果可能包含重复或矛盾的信息，影响生成内容的质量。 对复杂问题的理解不足: 对于需要推理和多步思考的问题，传统RAG系统往往难以提供满意的答案。 2. 多路径检索：提升知识覆盖面 多路径检索的核心思想是利用多种不同的检索策略，从不同的角度挖掘知识库中的信息，从 …