多路召回比关键词检索和向量检索更强，因为它结合多种方法，能找得更准、找得更多、不容易漏掉好内容。
多路召回的知识库准备：
1 数据准备
a 数据源
b 数据获取、解析、清洗
c 文本分块：切片
d 数据入库：关系型数据库
2 建立全文检索引擎（比如基于 BM25 算法）
3 建立向量检索引擎（比如使用 FAISS）
基于多路召回的问答流程（串行多路召回）：
1 用户提问
2 召回
a 初筛：全文检索（关键词检索）
b 精排：向量检索
c 融合：将多个通道召回的结果融合。使用简单的算法或重排序模型实现。
3 生成提示词：结合用户提问和召回片段构造提示词
4 调用大模型，获取回答
多路召回的知识库准备：
1 数据准备
a 数据源
b 数据获取、解析、清洗
c 文本分块：切片
d 数据入库：关系型数据库
2 建立全文检索引擎（比如基于 BM25 算法）
3 建立向量检索引擎（比如使用 FAISS）
基于多路召回的问答流程（串行多路召回）：
1 用户提问
2 召回
a 初筛：全文检索（关键词检索）
b 精排：向量检索
c 融合：将多个通道召回的结果融合。使用简单的算法或重排序模型实现。
3 生成提示词：结合用户提问和召回片段构造提示词
4 调用大模型，获取回答
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