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原文中文，约5100字，阅读约需12分钟。
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内容提要
RAG（基于检索增强的内容生成）在LLM（语言模型）中的应用，通过搜索内部信息提供与用户提问相关的内容，帮助LLM生成答案。RAG 2.0可能会以搜索为中心的端到端系统，包括信息抽取、文档预处理、构建索引和检索等阶段。RAG 2.0需要更全面和强大的数据库来提供更多的召回手段，并且需要在整个RAG的链路上进行优化。作者介绍了他们开发的RAGFlow平台，用于解决LLM搜索系统的问题。
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关键要点
- RAG（基于检索增强的内容生成）通过搜索内部信息帮助LLM生成答案。
- RAG 2.0是以搜索为中心的端到端系统，包含信息抽取、文档预处理、构建索引和检索等阶段。
- RAG 2.0需要更全面和强大的数据库，以提高召回精度。
- RAG 1.0的局限性包括无法精确检索和缺乏用户意图识别。
- RAG 2.0的特点包括多种搜索方式的混合使用，如关键词全文搜索、稀疏向量搜索和张量搜索。
- 数据抽取和清洗模块是RAG 2.0的重要组成部分，确保高质量搜索。
- 检索阶段分为粗筛和精排，需要不断改写用户查询以找到满意答案。
- RAGFlow平台旨在根本性地解决LLM搜索系统的问题，已获得广泛关注。
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