RAG的准确性取决于问题设计：使用HyDE在搜索前提高准确性

本文重点介绍了RAG（检索增强生成）实现中经常被忽视的一个关键方面：初始问题的质量。虽然很多注意力都集中在搜索后优化分块和重新排序上，但本文认为问题本身会显著影响检索准确性。它介绍了HyDE（假设文档嵌入），这是一种通过生成针对查询量身定制的虚拟文档来提高搜索精度的方法，从而提高检索信息的相关性。本文承诺通过强调问题设计的重要性，为RAG搜索准确性提供新的视角。

• •问题设计对于RAG的准确性至关重要。
• •HyDE通过生成虚拟文档来提高搜索精度。
• •关注问题设计为RAG优化提供了新的视角。