探索信息检索领域：新评估技术和比较文档拆分方法的研究

本研究解决了RAG系统在信息检索中面临的文档特性差异问题，提出了不同文档类型需要采用特定的检索策略。通过比较多种文档拆分方法，发现递归字符拆分器在保持上下文完整性方面优于基于标记的拆分器，同时引入了一种新颖的评估技术，利用开源模型生成问题与答案对全面数据集，从而提高测试效率和度量可靠性。该研究为RAG系统评估精度建立了更精细的标准。