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开篇

大模型充满了幻觉，因为必竟它不是人类有长久记忆，大模型在处理语言任务上表现出色，但它们在达到人类智力方面存在显著局限。它必须通过人类输入知识、无法通过自身实践获得知识。人之所以为人，是因为“创新”。而大模型只能重复。这就会导致在以RAG为基础的AI Agent里大模型充满了幻觉。在上几篇“彻底消除 RAG知识库幻觉”系列中我们提到了这么一个公式：你的搜索内容必须>=用户的提问。要求召回率越大、越多越好。但是这依然不能解决大模型的“过度拟合”问题。因为当喂给大模型的知识库条目内容越多，大模型反而越回答了不好，它会回答一些不相关的内容甚至是“张冠李戴”，因此今天我们要讲在RAG里当召回率高、数据量大时如何把回答的范围“缩”到尽量贴近用户的提问范围内的技巧，这就是“重排序”，又称为Re-ranking。

什么是重排序（Re-ranking）

重排序（Re-ranking）技术在检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG&#