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Reranker

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RAG 架构全景：从检索增强生成到 Agentic RAG 的生产实践

RAG（检索增强生成）已成为大语言模型接入私有知识库的主流范式，但朴素 RAG 在召回率、相关性排序与评估层面存在系统性短板。本文系统讲解 RAG 架构全景：文档切分与索引策略、查询路由与改写、混合检索（稀疏+密集+BM25）、Cross-Encoder Reranker 重排序、生成阶段上下文组装，以及基于 RAGAS 的评估体系与 Agentic RAG 的生产调优。

2026-09-2711 分钟阅读

RAG LLM 检索增强生成

LLM

Embedding 与 Reranker 深度调优：检索质量的决定性引擎

RAG 系统的质量上限由检索器决定：检索不到关键文档，再强的 LLM 也只能基于错误或残缺的信息作答。而检索质量的核心引擎是 Embedding（召回）+ Reranker（精排）的两段式架构——Embedding 用极快的向量检索从百万文档中捞出 Top-100 候选，Reranker 再用精确 …

2026-09-2610 分钟阅读

embedding reranker retrieval