JAVA RAG 中设计召回校准器解决跨领域知识偏移，提高模型响应一致性 大家好，今天我们来探讨一个在构建基于 Java 的检索增强生成 (RAG) 系统时面临的常见问题：跨领域知识偏移。具体来说，我们将重点讨论如何设计一个召回校准器，以解决这个问题并提高模型响应的一致性。 1. RAG 系统与跨领域知识偏移 RAG 是一种结合了检索和生成能力的自然语言处理 (NLP) 范式。它的核心思想是，在生成答案之前，先从一个大型知识库中检索相关信息，然后利用这些信息来指导答案生成。这使得 RAG 系统能够生成更准确、更具信息量的答案，尤其是在面对开放域问题时。 然而，RAG 系统也面临着一些挑战，其中之一就是跨领域知识偏移。当 RAG 系统应用于多个领域时，知识库中的信息可能在不同领域之间存在分布差异。例如，医学领域的术语和概念可能与金融领域完全不同。这种差异会导致以下问题： 检索偏差： 检索器可能倾向于检索与特定领域相关的文档，而忽略其他领域的相关信息。 生成偏差： 生成器可能过度依赖检索到的信息，即使这些信息与当前问题并不完全相关。 响应不一致： 对于相同的问题，RAG 系统可能会根据检索 …