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大模型RAG中二次重排序的重要性：为什么需要rerank

在两阶段检索系统中，第一阶段的嵌入模型负责从庞大的数据集中快速检索出一组与查询相关的候选文档。嵌入模型通过将文档和查询转换为向量表示，计算它们之间的相似度，进而筛选出可能相关的文档。由于嵌入模型能够将复杂的文本信息压缩成固定长度的向量，因此这一过程非常高效，尤其适用于处理大规模数据集。然而，嵌入模型在压缩文本信息时会丢失部分上下文信息，导致它的准确率不如重新排序器。为了解决这一问题，在

不需部署本地即可使用，向量库Milvus Lite快速指南

## 概述Milvus Lite 是 Milvus 的轻量版本。Milvus 是一个开源的向量数据库，利用向量嵌入和相似度搜索为 AI 应用提供支持。Milvus Lite 可以被导入到 Python 应用中，提供 Milvus 的核心向量搜索功能。Milvus Lite 已包含在 Milvus 的 Python SDK 中，因此可以简单地通过 pip install pymilvus

基于大模型的智能问答系统

在构建基于大模型的智能问答系统时，LangChain 提供了一个强大的框架，支持各种模块来帮助开发者构建更复杂、更智能的语言处理应用。以下是构建此类系统的一些关键组件和步骤。模型接入：使用 LangChain 支持的模型，通过 API 接入外部模型，或利用 api-for-open-llm 框架调用本地llm模型。向量库与嵌入模型：利用 Milvus 向量库和嵌入模型（如 m