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RAG 工程实践：从 60 分到 95 分的检索优化清单
AI 摘要 · 自动生成
一篇面向落地的 RAG 优化指南，覆盖文档切分策略、混合检索、重排序、查询改写与评估体系搭建，附完整开源工具链选型建议。
核心要点
- 01语义切分 + 父子索引显著优于固定长度切分
- 02BM25 与向量检索混合召回是性价比最高的提升
- 03引入 Reranker 模型可将 Top-5 准确率提升 15%+
- 04建立自动化评估集是持续优化的前提
文中提到的开源项目
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公众号 · 夕小瑶科技说//相关内容
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