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高级 RAG(ARAG)
在检索前和检索后加入优化的增强型 RAG，包括查询扩展、重排序和上下文整理
复杂度: medium知识检索（RAG）
30秒速览
- 是什么
- 通过查询扩展、稀疏与稠密混合检索、交叉编码器重排序以及精选上下文组装来获取文档，然后再交给模型。
- 何时使用
- 适用于检索质量直接影响答案准确度的知识密集型任务，尤其是文档集合庞大或噪声较多时。
- 注意
- 多轮检索和重排序阶段叠加的延迟，可能让响应时间在实时应用中变得无法接受。
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高级 RAG: 概览
在检索前和检索后加入优化的增强型 RAG，包括查询扩展、重排序和上下文整理
- Pre-retrieval optimization
- Query expansion techniques
- Post-retrieval processing
- Context curation
- Document reranking
- Quality assessment
- Hybrid sparse-dense fusion with reciprocal rank fusion (RRF)
- Late-interaction retrieval (ColBERT-style) and cross-encoder reranking
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (Gao et al., 2023)arXiv:2312.10997
- Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System (Barnett et al., 2024)arXiv:2401.05856
- RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study (Ovadia et al., 2023)arXiv:2401.08406
- A Comprehensive Survey of RAG: Evolution and Future Directions (Gupta et al., 2024)arXiv:2410.12837
- Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance LabelsarXiv:2212.10496
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