RAG 结合了大型语言模型和信息检索模型的力量，允许它们用从大量文本数据中提取的相关事实和细节来补充生成的响应。事实证明，这种方法在提高模型输出的实际准确性和总体质量方面是有效的。然而，随着 RAG 系统得到更广泛的采用，它们的局限性开始浮出水面，具体而言：平面检索: RAG 将每个文档作为一个独立的信息。想象一下，阅读单独的书页，却不知道它们之间是如何连接的。这种方法错过了不同信息片段之间更深层...