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在当下大数据、人工智能等技术迅捷发展背景下，RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕作为一种结合检索与生成新型模型，逐渐变成自然语言处理领域重点研究方向，RAG通过先从大规模数据集中检索出与查询相关上下文信息，再根据这些信息生成到底答案或文本，于是，选择合适文档作为检索源对于提升RAG性能至关重点，本文将从百度下拉词挖掘、RAG联网检索以及AIGC降重三合一版本三个角度出发，探讨如何有效选择合适文档。
百度下拉词挖掘：提高检索效能根本
百度下拉词是搜索引擎根据使用者搜索习惯自动生成一系列相关词汇或短语，通过分析这些词汇、短语可以解使用者对特定主题关注点、兴致点，进而为文档选择供应指导。具体而言，在实际应用中可以采用以下方法：
RAG联网检索：实行跨平台高效信息整合
为进一步提高信息获取效能并确保所选文档具有较高准确性、可靠性，在实际操作过程中还可以引入联网技术来增强现有RAG框架功能。具体做法涵盖但不限于以下几点：
AIGC降重三合一版本及其应用前景
近年来伴随深度学习算法进步AIGC〔自动摘要生成〕技术得到飞速发展并在诸多场景中展露出非常大潜力特别是在搞定重复率难题上表现非常突出。为此咱们可以探究开发一种集成上述两种方法优点于一体三合一版本方案即：
该方案不止能够有效减少冗余还能保证足够丰富多样性对于提升整体性能具有重点意义。
结论
笔者所述，在实践中要实行高质量RAG系统非得充分看重对合适文档选择工作不止要依靠先进技术、工具还须要结合具体应用场景灵活调整策略不息改良改进才能达到预期效果。希望本文所供应思路、技术路线能为大家在这一领域开展研究供应一定参考价值！
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