JAVA 编写 RAG 检索时召回率低？Embedding 维度与相似度算法优化 各位朋友大家好，今天我们来聊聊在使用 JAVA 进行 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索时，经常遇到的召回率低的问题，以及如何通过优化 Embedding 维度和相似度算法来提升检索效果。 RAG 是一种将检索和生成模型结合起来的技术，旨在利用外部知识来增强生成模型的性能。简单来说，就是先从知识库中检索出与用户查询相关的文档，然后将这些文档作为上下文提供给生成模型，让模型生成更准确、更丰富的答案。 然而，实际应用中，我们经常会遇到召回率低的问题，也就是明明知识库中存在与用户查询相关的文档，却无法被检索出来。这会导致生成模型只能依赖自身的知识，无法充分利用外部信息，最终影响生成结果的质量。 那么，导致召回率低的原因有哪些呢？其中，Embedding 维度和相似度算法的选择是两个非常重要的因素。接下来，我们将深入探讨这两个方面，并提供相应的优化方案。 一、Embedding 维度对召回率的影响 Embedding，也称为嵌入，是将文本转换为向量表示的技术。通过 Embe …