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密集恢复和混合搜索
密集检索和混合搜索是提高检索精度和相关性的关键技术。当查询的编写方式与文档不同时，TF-IDF 或 BM25 等方法通常会出现语义理解问题。

密集检索，例如 DPR（密集段落检索），使用深度学习将查询和文档映射到向量表示中，以捕获超出确切关键字的文本含义。

混合搜索结合了稀疏和密集检索，通过将基于关键字的匹配与语义相似性相结合来平衡精确度和召回率，使其能够有效地处理更复杂的查询。

新分类
重新排序是另一种高级技术，用于在将检索到的文档传递到生成组件之前对其进行细化。在典型的 GAR 系统中，初始检索阶段可能会生成大量相关性各异的文档。

重排序的作用就是对这些文档进行重新排序，使得语言模型优先考虑最相关的文档。重新排名的范围可以从基于查询文档相似性的简单评分到经过训练以预测每个文档的相关性的更复杂的机器学习模型。


查询扩展
查询扩展包括使用附加术语丰富用户的查询，从而增加检索相 阿富汗电话数据 关文档的机会。可以通过以下方式实现：

同义词扩展：向原始查询添加同义词或密切相关的术语，以捕获可能使用不同措辞但传达相似含义的文档。
概念扩展：扩展查询以包含更广泛或相关的概念，这有助于显示更多样化但相关的文档。
例如，如果原始查询是“医疗保健中的人工智能”，则查询扩展可以包括“人工智能”、“机器学习”或“医疗保健技术”等相关术语，从而确保更广泛的恢复网络。

优化 GAR 系统的相关性和质量
在RAG系统中，仅仅检索文档是不够的，还必须保证这些文档的相关性和质量以提高最终结果。为了实现这一目标，精炼和过滤回收内容的先进技术至关重要。

这些方法可以减少噪音，提高相关性，并将语言模型集中在生成过程中最重要的信息上。

先进的过滤技术
高级过滤技术使用元数据或基于内容的规则来排除不相关或低质量的文档，确保只传输最相关的结果。

基于元数据的过滤：可以根据日期、作者、域或文档类型等元数据来过滤文档。在法律或医学应用中，这可以确保仅使用最新或权威的来源。
基于内容的过滤：评估文档本身的内容，应用规则排除那些不满足某些相关性阈值的内容。它还可能涉及过滤掉与查询语义相似度低的文档或不包含与查询相关的关键短语或术语的文档。
背景的提炼
上下文蒸馏是总结或压缩检索到的文档以将语言模型集中在最重要的信息上的过程。当检索到的文档包含太多不相关的内容或查询涉及复杂的多步骤推理时，这非常有用。