3.6 向量检索优化技巧：TopK调优+元数据筛选+多模型融合，精度提升3倍，性能优化实战

最新推荐文章于 2025-12-10 13:50:41 发布
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分类专栏： LangChain+RAG全链路实战课 文章标签： 大模型 ai rag 人工智能 langchain
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3.6 向量检索优化技巧：TopK调优+元数据筛选+多模型融合，精度提升3倍

引言：检索精度是RAG系统的生命线

在RAG系统中，检索精度直接影响最终的回答质量。即使有最好的大模型，如果检索到的文档不相关，生成的回答也不会准确。检索优化是RAG系统中最重要也最容易被忽视的环节。

今天，我们将深入学习向量检索的优化技巧，包括TopK参数调优、元数据筛选、多模型融合等高级技术。通过系统性的优化，可以将检索精度提升3倍以上，大幅改善RAG系统的整体效果。

一、检索精度问题分析

1.1 常见检索问题

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