如何在大模型 RAG 系统中提升检索召回率？
RAG 适用于法律、金融、医疗等需要高精度知识问答的场景。
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RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的检索性能决定了最终回答质量，优化方法包括：
- 多查询策略（Multi-Query Augmentation）：生成多个查询提升召回率。
- 向量融合（Hybrid Search）：结合 BM25 关键词搜索和向量检索。
- 动态检索（Adaptive Retrieval）：根据查询复杂度调整检索策略。
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：优化 LLM 的知识注入方式。
RAG 适用于法律、金融、医疗等需要高精度知识问答的场景。
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