RAG优化:python从零实现自适应检索增强Adaptive Retrieval
开篇：当RAG遇上“自适应大脑”，检索从此不再“一根筋”！🧠
想象一下，你的AI助手是个超级聪明的“学霸”，但有时候却像个“一根筋”的机器人——无论你问它什么，它都用同一种方式去回答。问它“什么是XAI？”它给你一堆定义；问它“AI发展太快了吗？”它还是给你一堆定义……简直像个只会背课本的“书呆子”！
于是，我们决定给这位“学霸”装上自适应大脑，让它不再“一根筋”！现在，它可以根据你的问题类型，灵活切换策略：
- 问它事实性问题？它会像福尔摩斯一样，精准抓取关键信息。
- 问它分析性问题？它会像大学教授一样，给你来个全面解析。
- 问它观点性问题？它会像辩论赛冠军一样，提供多样化的视角。
- 问它上下文性问题？它会像你的贴心好友一样，结合你的背景给出最合适的答案。
没错，这就是我们的自适应检索系统——让RAG从“书呆子”变成“全能选手”！接下来，让我们一起看看这个系统是如何工作的，顺便动手实现了一个自适应检索系统看看它能不能帮你解决那些“头疼”的问题吧！😎
注意：
- 1 大家可以提前https://studio.nebius.com/注册一个api，然后获取一个api key,免费1刀，
其他平台薅羊毛也可以，很多可以免费薅羊毛！下文的结果是基于"BAAI/bge-en-icl"
- 2 请提前下载数据
- 3 提前准备好你的环境
- 4 本地嵌入模型搭建 基于本地的模型进行语义嵌入，可以利用FlagEmbedding,可以好好学习下，量大的话api的嵌入还是比较贵的哦！
文章目录
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- 开篇：当RAG遇上“自适应大脑”，检索从此不再“一根筋”！🧠
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- why 为什么引入自适应检索（Adaptive Retrieval）
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- 一、突破“检索万能论”的思维定式
- 二、应对复杂问题的“分层解析”需求
- 三、解决“检索-生成”的兼容性鸿沟
- 四、平衡性能与成本的“弹性伸缩”设计
- 五、技术实现路径示例（以OPEN-RAG框架为例）
- 总结：自适应检索的“四象限”价值矩阵
- 利用python动手实现