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大模型（LLMs）RAG 优化策略 —— RAG-Fusion篇 PDF 下载
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 主要内容： 一、RAG 有哪些优点？
1. 向量搜索融合：RAG通过将向量搜索功能与生成模型相结合，引入了一种新颖的范式。这种融
合使大型语言模型（LLM）能够生成更丰富、更具上下文意识的输出。
2. 减少幻觉现象：RAG显著降低了LLM产生幻觉的倾向，使生成的文本更加基于数据。
3. 个人和专业效用：从个人应用（如浏览笔记）到更专业的集成，RAG在提高生产力和内容质量
方面展示了其多功能性，同时基于可信的数据来源。
二、RAG 存在哪些局限性？
1. 当前搜索技术的限制：RAG受到限制的方面与我们的检索式基于词汇和向量的搜索技术相同。
2. 人类搜索效率低下：人类在向搜索系统输入他们想要的内容时并不擅长，如打字错误、含糊的
查询或词汇有限，这常常导致错过那些超出显而易见的顶部搜索结果的大量信息。虽然RAG有
所帮助，但它并没有完全解决这个问题。
3. 搜索的过度简化：我们普遍的搜索范式是将查询线性映射到答案，缺乏理解人类查询的多维
性。这种线性模型通常无法捕捉更复杂用户查询的细微差别和上下文，导致结果相关性较低。
三、为什么 需要 RAG-Fusion？
它解决了RAG固有的限制，通过生成多个用户查询并重新排序结果。利用逆向排名融合和自定义
向量评分加权进行综合、准确的搜索。
RAG-Fusion旨在弥合用户明确询问与他们意图询问之间的差距，更接近于发现通常隐藏的变革性
知识。
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