本文介绍了构建检索增强生成（RAG）系统的高级技术，包括查询扩展与重构、混合检索（稠密与稀疏方法）以及多阶段检索与重排序。这些技术通过生成多种查询变体、结合稠密与稀疏向量的优点，以及初步快速检索与后续精确重排序，显著提升了RAG系统的性能和应用效果。

多阶段检索结合了快速单向量模型和高质量多向量模型的优点，通过预取阶段获取更多候选文档，并在重排序阶段使用ColBERT提高检索质量。过采样确保候选集足够大，以提高找到最佳文档的机会。Qdrant的通用查询API简化了多阶段检索的实现，适用于大规模文档集合。