上下文嵌入与混合检索如何修复检索失败

构建RAG系统时，LLM可能返回错误答案或缺乏上下文，传统方法通过固定大小分块处理文档，导致上下文丢失。

上下文检索通过保留块之间的关系和语义来解决上下文丢失的问题，确保信息的准确性。

有效的块划分应基于文档结构，使用上下文嵌入和混合检索方法可以显著提高检索准确性。

上下文在RAG系统中有三个层次：局部上下文、结构上下文和全局语义上下文。

传统的固定大小分块方法在实际应用中容易导致信息丢失，无法提供完整的上下文。

上下文检索在块创建时保留和利用上下文，而不是在检索时恢复丢失的上下文。

使用混合检索方法结合BM25和上下文嵌入可以显著提高检索效果。

智能块划分策略应基于文档结构而非固定的标记数，以提高上下文的保留和语义一致性。

重排序是两阶段检索过程，能够提高检索结果的相关性和准确性。

图形化上下文检索通过建模知识库的实体和关系，提供更丰富的上下文信息。