AGI大模型(34):Advanced RAG之Pre-Retrieval(预检索)优化

1 Naive RAG缺陷

(1)检索效率低,检索结果不准确;

(2)用户问题比较抽象或者概念比较模糊;

(3)生成结果质量差,未忠实于检索文档的事实;

2 摘要索引

3 父子索引

4 假设性问题索引

5 元数据索引

6 索引小结

6.1 查询优化------Enrich完善问题

6.2 查询优化------Multi-Query 多路召回

6.3 查询优化------Decomposition问题分解

6.4 查询优化小结

相关推荐
ruxue.feng3 天前
Manus,AGI 要来临了吗?
agi
视觉&物联智能8 天前
【杂谈】-智领安全新篇:人工智能驱动现代物理安全防护体系
人工智能·深度学习·安全·aigc·agi
zhangxiaomeng_0110 天前
2025-05-18通往AGI之路 知识库更新
agi
天涯海风10 天前
介绍一下什么是 AI、 AGI、 ASI
人工智能·agi
LeeZhao@12 天前
【AGI】大模型微调数据集准备
人工智能·数据挖掘·aigc·agi
愚公搬代码14 天前
【愚公系列】《Manus极简入门》042-投资策略分析师:“投资智慧导航”
人工智能·agi·ai agent·智能体·manus
Poseidon、15 天前
2025年5月AI科技领域周报(5.5-5.11):AGI研究进入关键验证期 具身智能开启物理世界交互新范式
人工智能·agi
愚公搬代码15 天前
【愚公系列】《Manus极简入门》040-科技与组织升级顾问:“项目掌舵人”
人工智能·科技·agi·ai agent·智能体·manus
视觉&物联智能15 天前
【杂谈】-AI 重塑体育营销:从内容管理到创意释放的全面变革
人工智能·ai·aigc·agi·营销