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基于Embedding模型的大语言模型检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）可以让大语言模型获取最新的或者私有的数据来回答用户的问题，具有很好的前景。但是，检索的覆盖范围、准确性和排序结果对大模型的生成结果有很大的影响。Llamaindex最近对比了主流的`embedding`模型和`reranker`在检索增强生成领域的效果，十分值得关注参考。

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation，RAG）是一种结合了检索和大模型生成的方法。它从一个大型知识库中检索与输入相关的信息，然后利用这些信息作为上下文和问题一起输入给大语言模型，并让大语言模型基于这些信息生成答案的方式。检索增强生成可以让大语言模型与最新的外部数据或者知识连接，进而可以基于最新的知识和数据回答问题。尽管检索增强生成是一种很好的补充方法，但是，如果文档切分有问题、检索不准确，结果也是不好的。

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation，RAG）可以让大语言模型与最新的外部数据或者知识连接，进而可以基于最新的知识和数据回答问题。尽管检索增强生成是一种很好的补充方法，如果文档切分有问题、检索不准确，结果也是不好的。而检索增强生成也有一些提升方法，本文基于LangChain提供的一些方法给大家总结一下。

检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）是一种将外部知识检索与大型语言模型生成相结合的方法，通常用于问答系统。当前使用大模型基于外部知识检索结果进行问答是当前大模型与外部知识结合最典型的方式，也是检索增强生成最新的应用。然而，近期的研究表明，这种方式并不总是最佳选择，特别是当检索到的文档数量较多时，这种方式很容易出现回答不准确的情况。为此，LangChain最新推出了LongContextReorder，推出了一种新思路解决这个问题。