好的，我们开始。 RAG 中利用 Rerank 解决初级召回准确率不足问题 大家好，今天我们来深入探讨一下 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中一个常见但至关重要的问题：初级召回的准确率不足，以及如何利用 Rerank 技术来有效解决这个问题。 RAG 流程回顾 首先，我们快速回顾一下 RAG 的基本流程： 索引构建 (Indexing)： 将原始文档分割成较小的块 (chunks)。 使用 Embedding 模型（例如：Sentence Transformers）将每个 chunk 转换为向量表示。 将这些向量存储在向量数据库中（例如：FAISS, ChromaDB, Milvus）。 检索 (Retrieval)： 接收用户查询。 将查询转换为向量表示（使用与索引构建相同的 Embedding 模型）。 在向量数据库中执行相似性搜索，找到与查询向量最相似的 chunk。 这就是我们的“初级召回”结果。 生成 (Generation)： 将检索到的 chunk 作为上下文，连同用户查询一起输入到大型语言模型 (LLM) 中。 LLM 根据上下 …