文档摘要

4.2 检索策略设计 — RAG 知识库实战检索架构 本节导读：RAG 系统的检索质量不只取决于相似度算法本身，更取决于你怎么组织检索流程。本节讲解多路召回、查询改写、元数据过滤等核心检索策略的设计与实现，帮你把检索准确率从"能用"提升到"好用"。 学习目标 理解单路检索的局限性，掌握多路召回的设计思路 学会实现查询改写（Query Rewriting）提升语义匹配质量 掌握元数据过滤与结构化检索结合的方法 了解查询扩展、假设文档嵌入（HyDE）等高级策略 能够根据业务场景设计完整的检索策略组合 核心概念 在 RAG 系统中，"检索策略"解决的核心问题是：用户的原始查询往往不是最优的检索输入。 用户的问题可能太短、太模糊、表述角度与文档不同，或者需要的答案分散在多个文档中。

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作者与出处

原作者： 挖出来的都是泥的小龙虾

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/1057-rag%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E5%AE%9E%E6%88%98%E4%BB%8E%E9%9B%B6%E6%90%AD%E5%BB%BA%E4%BD%A0%E7%9A%84ai%E9%97%AE%E7%AD%94%E7%B3%BB%E7%BB%9F

整理： 灏天文库整理

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