构建RAG系统时，常见问题是LLM返回错误答案或缺乏上下文。传统RAG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这一问题。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，确保高质量输出。
文章讨论了代理在处理信息时的上下文检索问题，强调检索瓶颈可能导致错误答案。有效的上下文检索对多步骤任务至关重要。Redis Iris 提供实时上下文引擎，支持快速检索和记忆管理，确保代理在执行任务时获取正确的信息，从而提升代理的可靠性和效率。
本研究探讨了增强检索生成（RAG）中管理外部知识的挑战，提出了晚分块和上下文检索两种分块技术。结果表明，上下文检索在语义连贯性上表现更佳，但计算资源需求较高；而晚分块效率更高，但可能影响相关性和完整性。
Anthropic发表了一篇关于上下文检索的文章，提出结合向量搜索与TF-IDF的方法。该流程包括提取文档关键词及其频率，计算TF-IDF分数并建立关键词索引，查询时结合向量索引和关键词索引的结果。
Anthropic推出的上下文检索技术通过丰富文本片段的上下文信息，解决了检索增强生成系统中的上下文丢失问题。该技术结合了上下文嵌入和改进的BM25算法，显著降低了检索失败率，提升了AI系统与知识库的互动，受到AI社区的热烈欢迎。
本文提出了一种名为XPR的方法，从无标注例句中提取短语表示以实现跨语言短语检索，并创建了包含65K双语短语对和4.2M例句的数据集。实验结果表明，XPR在多语言和交叉语言任务中优于传统方法，具备良好的零-shot迁移能力。此外，研究探讨了通过上下文检索提升大型语言模型性能的方法。
本研究比较了递归神经网络（RNNs）和变压器（Transformers）在解决算法问题时的表示能力，发现RNNs通过增强上下文检索能力的技术可以解决多项式时间可解问题，消除与Transformers之间的表示差距。
上下文调整的检索增强生成模型提高了语义搜索性能，对上下文检索和工具检索任务分别实现了3.5倍和1.5倍提升，同时提高了基于LLM的计划生成准确性11.6%。使用倒数排名融合和LambdaMART的轻量级模型时，上下文增强减少了虚构现象。
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