摘要： 在現(xiàn)有的樸素RAG應(yīng)用中其只是簡單的對文檔進行分塊后存儲的向量庫中，然后在使用是根據(jù) 提問問題 從查詢向量庫中查詢相識度較高的文檔快作為問題上下文提交到LLM讓其根據(jù)上下文去回答用戶所提問的問題。對于小文本可以直接將整個文檔作為上下文或使用上篇文章所提到的多表示索引（Multi-representa 閱讀全文