JAVA RAG 中使用置信区间算法提升召回准确度稳定性 大家好，今天我们来聊聊一个在构建基于检索增强生成（RAG）的Java应用时经常遇到的问题：向量相似度波动过大，导致召回结果不稳定。我们将探讨如何利用置信区间算法来提升RAG系统的召回准确度，并确保结果的稳定性。 1. RAG 系统的基本流程与挑战 RAG 系统的核心思想是先从外部知识库检索相关文档，然后将检索到的文档与用户查询一起输入到大型语言模型（LLM）中，以生成更准确、更可靠的答案。一个典型的 RAG 系统包含以下几个关键步骤： 索引构建： 将知识库中的文档转换为向量表示，并构建高效的索引结构（例如：FAISS、Annoy）。 查询向量化： 将用户查询转换为向量表示，使其与知识库中的文档向量处于同一向量空间。 相似度检索： 在向量索引中搜索与查询向量最相似的文档向量。 文档检索： 根据相似度检索返回的向量 ID，从知识库中获取对应的文档。 生成： 将检索到的文档和用户查询一起输入到 LLM 中，生成最终答案。 然而，在实际应用中，我们常常会遇到向量相似度波动过大的问题。这意味着即使是相似的查询，或者知识库中的相关文档略有变 …