利用 KeyBERT 增强RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统

在信息爆炸的时代，如何从海量文本中快速准确地获取所需信息，已成为众多应用场景中的核心挑战。Retrieval-Augmented Generation（RAG）系统的出现，为解决这一问题提供了创新性的方案。通过结合检索机制和生成模型，RAG系统能够基于用户查询，从知识库中检索相关文档（RAG(检索增强生成)新探索：IdentityRAG 提高 RAG 准确性），并生成准确且上下文相关的响应。在这一框架下，KeyBERT作为一种关键词提取工具，通过优化稀疏检索，显著提升了RAG系统的性能。

一、RAG 系统概述

（一）主要组成部分

1. 检索器（Retriever）

   • 检索器的主要功能是根据用户查询从大型知识库中获取相关的文档或段落。它是 RAG 系统与知识库交互的关键组件，其性能直接影响到后续生成器所使用信息的质量。例如，在一个智能客服系统中，当用户提出问题时，检索器需要快速准确地从海量的产品文档、常见问题解答等知识库内容中找到与问题相关的信息。