RAG技术综合评测：python从零实现

检索增强生成（RAG ）是一种结合信息检索与生成模型的混合方法。它通过引入外部知识来提升语言模型的性能，从而提高回答的准确性和事实正确性。为了简单易学，本系列不使用现有框架及向量数据库，而是利用python基本库编写所有技术代码。由简入深！语义分块、混合检索、想问题重写、循环反馈、自适应、HyDE等！

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本篇是综合篇，在这个专栏对每种详细技术抛弃现有框架仅利用python基本库实现，加深理解！欢迎订阅，关注我！

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评测结果

Adaptive RAG以0.86的最高分，超过分层索引（0.84）、Fusion（0.83）和CRAG（0.824）成为本轮测评冠军：
通过智能分类查询并为每种问题类型选择最合适的检索策略，Adaptive RAG表现出比其他方法更好的性能。能够动态切换事实性、分析性、观点性和上下文策略，使其能够以显著的准确性处理多样化的信息需求。