#深度优化策略

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ginobefun
5天前
#BestBlogs 深入聊聊 RAG | 大淘宝技术 文章深入剖析 RAG 技术各环节的实现细节与优化策略，强调通过精细化调优文档分块、索引、编码、混合检索与重排，以提升 AI 应用召回率与精确率。 摘要： 本文由大淘宝技术团队撰写，旨在为 RAG 实践者提供从快速使用到深度优化的宝贵参考，解决 RAG 在 AI 应用开发中常被视为黑盒、难以定位和持续优化的问题。文章深入探讨了 RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节和优化策略，详细拆解了其核心链路，包括文档分块（Chunking）的语义切分和多模态/Agentic Chunking 策略；索引增强（Indexing），涵盖了语义增强和反向 HyDE 两种方法；编码（Embedding）环节中编码模型语言、词汇表和语义空间对效果的影响；混合检索（Hybrid Search）通过结合稀疏向量（BM25）和稠密向量（Transformer-based embedding）提升召回和精确率；以及重排序（Re-Ranking）利用 Cross-Encoder 进一步优化检索结果。文章强调每个环节都需要结合具体场景进行调优，以平衡召回率与精确率，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。 主要内容: 1. RAG 各环节深度优化是提升 AI 应用效果的关键 -- 将 RAG 从黑盒变为可调优的白盒，通过精细化管理 Chunking、Indexing、Embedding、Hybrid Search 和 Re-Ranking 等模块，显著提升召回率与精确率。 2. 文档分块需结合语义和场景选择策略 -- 应考虑语义 Chunking、多模态 Chunking 或 Agentic Chunking，并根据文档特性调整分块大小和相似度阈值，确保知识内聚性。 3. 混合检索与重排能有效平衡检索的广度与精度 -- 混合检索结合关键词和语义匹配，提升召回率；重排则进一步筛选最相关文档，提高最终结果准确性。 文章链接：
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