各位同仁，女士们、先生们，大家下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在大型语言模型（LLM）领域日益凸显且极具挑战性的问题——“Lost in the Middle”现象，以及如何在超长上下文中精巧地重新排列检索结果，以确保核心信息能够被LLM精准捕捉并有效利用。 随着LLM模型上下文窗口的不断扩展，从最初的几千个token到如今的数十万乃至百万token，我们仿佛拥有了一双能阅读巨量文本的“眼睛”。然而，实践中我们发现，仅仅提供更长的上下文并不意味着LLM就能更好地理解和利用其中的所有信息。恰恰相反，在许多情况下，模型对于位于输入上下文起始和结束位置的信息表现出卓越的理解能力，而对于那些不幸“沉没”在中间区域的关键信息，其关注度和处理能力却显著下降。这就是我们今天所说的“Lost in the Middle”现象。 作为编程专家，我们的目标不仅仅是识别问题，更是要提供切实可行的解决方案。本次讲座，我将深入剖析这一现象的成因，并围绕如何通过智能的上下文重排策略，结合丰富的代码实践，来构建更加鲁棒、高效的检索增强生成（RAG）系统。 一、理解 ‘Lost in the M …
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