超越向量检索！混合检索 + 重排序改善 RAG 应用 | 新程序员
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原文中文，约5300字，阅读约需13分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- RAG技术已成为部署大型语言模型的首选方式。
- 混合检索结合了向量检索和关键词检索的优点，弥补了各自的缺陷。
- 重排序通过重新排序候选文档列表，改进语义排序结果。
- 混合检索+重排序被认为是提高文档召回相关性的有效方法。
- Azure AI进行了实验数据评估，验证了混合检索+重排序的有效性。
- RAG系统的核心是外部知识的检索环节，确保找到相关信息至关重要。
- 混合检索在不同检索模式下合并结果，提高召回质量。
- 重排序模型通过计算相关性分数，优化文档排序。
- 重排序不仅适用于不同检索系统的结果合并，也能在单一检索模式下提升效果。
- 改善RAG应用效果需要系统性的工程设计思维，而非单点优化。
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