RAG提高召回率秘笈

标签: rag 召回 | 发表时间:2025-09-06 15:47 | 作者:paulwong
出处:http://www.blogjava.net/
传统的搜索是全文搜索, 即用户提供关键字, 系统将此关键字去数据库中的文本查找, 看文本是否含此关键字, 如有则返回.
这种有个缺点, 如果提供的是关键字的同义词, 则无法搜索了.

于是最新的人工智能技术能解决这个问题, 即只提供同义词之类的也能找出来.

为什么能查找出来呢, 系统将待搜索的文本转成向量, 再将关键词转成向量, 查找欧氏距离或余弦相似度最近的那组向量, 再将此对应的文本返回.

由于文本长度太长, 通常是将文本切割成文本块, 再逐个存储. 这样会导致返回的文本有缺失.

于是产生不同的存储策略, 将文本的属性作为元数据保存了下来, 如果精准的知道其属性, 则可以直接查属性而找到文本.

也可以将此文本生成一段摘要, 也作为元数据保存下来, 关键字先和摘要匹配, 如果相近即返回.

也可以将文本转成全文索引的格式保存下来, 再以文本是否含此关键字进行搜索, 如有则返回.

这样返回的文本多了, 搜索的准确度自然就提高了.

这里推荐Milvus数据库, 将以上机制都放在服务器端, 用户只需调包即可实现, 大大简化的编程.

代码实现:



书本代码:





paulwong 2025-09-06 15:47 发表评论

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- - BlogJava-首页技术区
传统的搜索是全文搜索, 即用户提供关键字, 系统将此关键字去数据库中的文本查找, 看文本是否含此关键字, 如有则返回. 这种有个缺点, 如果提供的是关键字的同义词, 则无法搜索了.. 于是最新的人工智能技术能解决这个问题, 即只提供同义词之类的也能找出来.. 为什么能查找出来呢, 系统将待搜索的文本转成向量, 再将关键词转成向量, 查找欧氏距离或余弦相似度最近的那组向量, 再将此对应的文本返回..

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