多路召回：更优的检索方式​

多路召回在检索效果上优于单一的关键词检索和向量检索。它通过结合多种方法，能实现更精准的查找，获取更多内容，且不易遗漏优质信息。​

多路召回的知识库准备

1. 数据准备

   • 确定数据源；​

   • 完成数据的获取、解析与清洗；​

   • 对文本进行分块（切片处理）；​

   • 将处理后的数据存入关系型数据库。​

2. 建立基于 BM25 算法等的全文检索引擎。​

3. 建立使用 FAISS 等工具的向量检索引擎。​

基于多路召回的问答流程（串行多路召回）​

1. 用户提出问题。​

2. 召回环节​

   • 初筛：采用全文检索（关键词检索）；​

   • 精排：运用向量检索；​

   • 融合：将多个通道召回的结果进行融合，可通过简单算法或重排序模型实现。​

3. 结合用户提问和召回片段构造提示词。​

4. 调用大模型，获取最终回答。