提升RAG性能：秘诀不一定在于LLM！

本文深入探讨了检索增强生成（RAG）系统的优化，揭示了提高准确性的关键往往在于增强检索和排序阶段，而不是仅仅关注底层大型语言模型（LLM）的性能。 它提供了关于常见陷阱以及增强RAG有效性的实用解决方案的宝贵见解。

• •RAG的准确性可能受到不良的检索和排序的阻碍，而不仅仅是LLM。
• •根据相似度阈值改进工具激活条件至关重要。
• •关键词提取和日期考虑是有效搜索的关键。