各位同仁、技术爱好者们，大家好！ 今天，我们将深入探讨RAG（检索增强生成）架构中的一个巧妙而强大的组件：Parent Document Retriever。随着大型语言模型（LLMs）的普及，RAG已成为提升LLM应用性能的关键范式，它通过从外部知识库检索相关信息来增强LLM的生成能力，从而减少幻觉、提高回答的准确性和时效性。然而，RAG的实现并非没有挑战，其中一个核心问题便是如何有效地管理文档块（chunks）的大小，以在检索精度和上下文理解力之间取得最佳平衡。 核心挑战：RAG 中的块大小困境 (The Chunk Size Dilemma in RAG) 在传统的RAG流程中，我们通常将大型文档分割成较小的文本块，然后对这些块进行嵌入（embedding）并存储在向量数据库中。当用户提出查询时，系统会将查询嵌入，并在向量数据库中检索与查询最相似的文本块，然后将这些检索到的块作为上下文传递给LLM进行回答生成。 然而，这种方法面临一个固有的两难选择： 小块 (Small Chunks)： 优点： 嵌入向量更精确，因为它们捕获了更具体、更聚焦的信息。在向量搜索时，小块更有可能精确匹 …
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