一、RAG（检索增强生成）基础与优化方向RAG是一种结合检索与语言模型生成的技术，核心流程包括：数据收集：将数据分块、生成向量嵌入并存储到数据库；推理过程：根据用户查询检索相关文档，结合提示生成回答。文章提出RAG优化的4个关键方向：分块方法、嵌入模型、向量搜索策略、提示工程，并通过实验验证效果。二、4种优化策略及实验验证分块方法优化目标：平衡块大小，避免过小（丢失上下文）或过大（检索冗余）。实验：尝试“父文档检索器”，同时检索相关片段及其父文档以保留上下文，但结果显示性能下降（如上下文召回率降低），需进一步调整分块逻辑。嵌入模型选择对比：DPR（密集 Passage 检索模型）和Senten...