模块化流程将检索和生成过程分解为可定制的组件，从而实现精细调整和专门的工作流程。通过检索后优化，可以进一步处理检索到的文档以细化上下文，确保生成的最佳输入。
该技术还允许集成先进的检索策略，如检索器组合，它结合了多个检索器以提高准确性。
Agentic RAG 和 Corrective RAG (CRAG)
Agentic RAG 引入了类似代理的行为，允许系统根据用户交互动态决定何时以及如何查询其他知识库。同时，校正检索增强生成 (CRAG) 采用反馈循环，系统根据先前的错误改进其检索和生成步骤，不断提高准确性。
这两种方法都具有更强的适应性和自我纠正能力。
分层索引和微调
分层索引以多级结构组织数据，通过在详细搜索之前缩小相 国际邮件列表 关子集来实现高效检索。结合微调，检索器或生成器可根据特定领域的需求进行量身定制，这种方法可确保更快的检索和高质量的输出，尤其是在大型或复杂的数据集中。
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向量和语义搜索的检索器集成
检索器集成将多个检索模型（例如基于语义搜索和向量搜索的模型）的输出组合在一起，以提高召回率和准确率。这种方法可以减轻任何单一模型的局限性，从而确保检索的可靠性。
它对于不同的用例特别有效，其中不同的检索策略可能擅长捕获特定类型的信息。
RAG 的应用和用例
RAG 系统通过结合检索和生成来解决复杂挑战，为各个行业提供通用解决方案。其一些常见用例包括：
RAG 的应用和用例
市场研究和趋势识别
RAG 系统擅长分析来自不同来源的大量数据，使企业能够识别新兴趋势并提供精细的见解。它结合了数据集成和多模式 RAG，帮助组织分析文本、图像和其他媒体，以进行产品开发和市场定位。
客户支持和个性化
另一个流行的 RAG 用例是增强客户支持。凭借其生成情境感知响应的能力，它通过提供即时和个性化的帮助来改善客户体验。此外，个性化可确保响应满足个人用户的需求，从而实现无缝体验。
法规合规与法规分析
对于需要遵守严格法规的行业，RAG 系统可帮助自动进行法规分析，以提供合规建议。借助大量法规文件，该系统可帮助企业识别风险，从而在法律框架内开展业务。
风险评估和明智决策
企业使用 RAG 通过分析历史数据和当前情况来识别风险。它有助于提供可操作的见解，以便做出更好的决策。它还有助于为战略规划、投资决策和风险缓解提供情境感知响应。
知识管理和数据整合
RAG 系统还促进了来自多个来源的无缝数据集成，以创建集中知识库。其功能可确保员工能够访问准确且最新的信息，从而实现高效的工作流程和明智的决策。
生命科学领域的医疗保健与合规性
在医疗保健领域，先进的 RAG 可以分析文本和图像数据，从而为治疗计划提供切实可行的见解。它有助于实现法规分析自动化，从而提高维护患者安全和合规标准的效率和准确性。
构建高级 RAG 系统的步骤
开发 RAG 系统包括正确设计、开发、集成和持续改进的各个步骤。