初级 RAG
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初级 RAG 的定义
初级 RAG 研究范式代表了最早的方法论，在 ChatGPT 广泛采用后不久就取得了重要地位。初级 RAG 遵循传统的流程，包括索引创建（Indexing）、检索（Retrieval）和生成（Generation），常常被描绘成一个“检索—读取”框架，其工作流包括三个关键步骤：
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语料库被划分为离散的块，然后使用编码器模型构建向量索引。
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RAG 根据查询与索引块（Indexed Chunk）的向量相似度识别并对块进行检索。
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模型根据检索块（Retrieved Chunk）中获取的上下文信息生成答案。
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初级 RAG 的局限性
初级 RAG 在三个关键领域面临着显著挑战："检索"、"生成"和"增强"。
