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在 PostgreSQL 中利用上下文检索优化 RAG
在标准的检索增强生成（RAG）方案中，一种常见做法是将长篇文档切分为更小、更易于管理的文本块（chunk）。这样做主要是为了结合句子嵌入（sentence embedding）与关键词 BM25 评分来提升检索效率，使系统能够快速定位并提取出相关的信息片段。虽然这种方法在许多场景下行之有效，但它也带来了一个显著的挑战：单个文本块很可能会丢失其原本所处的上下文语境。 不妨以历史文献集合为例。如果用户询问某个特定历史事件，而检索出的文本块写着：“条约正式签署，敌对状态宣告结束。” 脱离了前后的文本， …
在标准的检索增强生成（RAG）方案中，一种常见做法是将长篇文档切分为更小、更易于管理的文本块（chunk）。这样做主要是为了结合句子嵌入（sentence embedding）与关键词 BM25 评分来提升检索效率，使系统能够快速定位并提取出相关的信息片段。虽然这种方法在许多场景下行之有效，但它也带来了一个显著的挑战：单个文本块很可能会丢失其原本所处的上下文语境。 不妨以历史文献集合为例。如果用户询问某个特定历史事件，而检索出的文本块写着：“条约正式签署，敌对状态宣告结束。” 脱离了前后的文本， …