基于 Embedding 相似度衰减模型的 JAVA RAG 检索链优化思路，提高召回质量稳定性 大家好，今天我们来探讨如何通过 Embedding 相似度衰减模型优化 JAVA RAG (Retrieval-Augmented Generation) 检索链，从而提高召回质量和稳定性。RAG 是一种强大的技术，它结合了信息检索和生成模型，使得我们可以利用外部知识来增强生成模型的输出，特别是在知识密集型任务中。然而，RAG 的性能很大程度上取决于检索阶段的质量。因此，优化检索链至关重要。 1. RAG 检索链面临的挑战 在典型的 RAG 系统中，检索阶段通常依赖于基于 Embedding 相似度的搜索。我们首先将用户查询和知识库中的文档都转换成 Embedding 向量，然后计算它们之间的相似度，选择相似度最高的文档作为检索结果。然而，这种方法存在一些固有的问题： 语义鸿沟: Embedding 模型可能无法完美捕捉查询和文档之间的语义关系，导致一些相关的文档被错误地排除。 噪声数据: 知识库中可能包含噪声数据，这些数据会干扰相似度计算，降低检索精度。 长文本处理: 长文本的 Embe …