超越向量检索！混合检索 + 重排序改善 RAG 应用 | 新程序员
原文中文，约5300字，阅读约需13分钟。发表于：。这样做的原因是大模型的输入窗口存在大小限制（一般为 4K、16K、32K、128K 的 Token 数量），我们需要根据选用的模型输入窗口的大小限制，选择合适的分段策略和 TopK...
本文介绍了混合检索和重排序技术在提升RAG系统文档召回效果方面的作用。通过实验数据评估和测试结果分析，突出了混合检索+重排序在不同场景下的优势。混合检索结合了向量检索和关键词检索的优点，弥补了它们的缺陷。重排序通过重新排序候选文档列表，改进语义排序的结果。混合检索+重排序被认为是改进文档召回相关性的有效方法。文章还提到了Azure AI对这些技术进行的实验数据评估。
