检索中的噪声增大，导致频繁与错误数据匹配，使得检索系统脆弱且不可靠。 最后，参考轨迹不明晰，检索到的内容块可能来自任何文档，没有引用痕迹，可能出现来自多个不同文档的块，尽管语义相似，但包含的却是完全不同主题的内容。 在这个框架中
我们将在索引
环节实现 （块优化） （特殊嵌入）和 （多级索引）这四 英国电邮清单 种优化方案。 主要处理用户的输入。在初始的 系统中，往往直接使用原始q ry进行检索，可能会存在三个问题： 第一，原始 的措辞不当，尤其是涉及到很多专业词汇时， 可能存在概念使用错误的问题； 第二
往往知识库内
的数据无法直接回答，需要组合知识 成为 P-Tech 运营商的终极指南 才能找到答案； 第三，当q 涉及比较多的细节时，由于检索效率有限，大模型往往无法进行高质量的回答。 在这个框架中，我们将在这个环节实现 （多查询） （查询分解）、 和H E这五种优化方案 （路由） 路由的作用，是为每个 选择最合适的处理管道，以及依据来自模型的输入或补充的元数据，来确定将启用哪些模块。
比如在索引
环节引入多重索引技术后，就需要使用多级 AFB 目录 路由机制，根据 引导至最合适的父级索引。 在路由环节，我们将实现 （基于逻辑的路由）和 （基于语义的路由）两种方案。 （查询构建） 查询构建主要是为了将自然语言的 转化为某种特定机器或软件能理解的语言。因为随着大模型在各行各业的渗透，除文本数据外，诸如表格和图形数据等越来越多的结构化数据正被融 系统。 比如在一些 I的场景下，就需要将用户的Query内容，转化为 句，进行数据库查询，这就是 。再比如工业设计场景下，可能需要将用户的Query转化为设计指令，或者设备控制指令，这就是 r。 在查询构建环节，我们将实现 （让大模型自行构建Query）三种优化方案。 （检索） 在检索的时候，用户的问题会被输入到嵌入模型中进行向量化处理，然后系统会在向量数据库中搜索与该问题向量语义上相似的知识
