PwC 的论文指出，检索效果不仅依赖于算法，还与 Agent 框架设计密切相关。实验表明，在合适的框架下，简单的关键词搜索（grep）能够超越复杂的向量检索。因此，优化框架比单纯追求更好的工具更为重要。
检索增强生成（RAG）依赖于有效的检索。文章讨论了评估检索效果的方法，包括BM25、EM@k和F1指标。BM25基于关键词检索，EM@k用于判断前k个结果中是否有正确答案，而F1衡量生成答案与真实答案的重叠度。这些指标有助于优化检索系统，提升生成模型的性能。
本研究提出了一种新颖的图嵌入模型JPEC，用于从金融知识图谱中识别竞争者。JPEC结合节点邻近性与重要特征，显著提升了竞争者检索效果。
本文介绍了一种段落排名器方法，提升开放域问答系统的性能，平均提高7.8%。研究提出了REAR方法，通过引入排名头和优化训练，显著提高检索效果，改善了大型语言模型的响应质量，解决了信息陈旧等问题。
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