检索增强生成（RAG）系统中检索阶段的有效性是根本性的。这一阶段（即获取相关上下文 (context)的环节）的准确性，直接影响后续生成阶段的效果。本章将详细介绍改进此组件的高级方法，确保您的RAG系统能获取最准确和最相关的信息。

您将学会：

• 针对特定领域微调 (fine-tuning)嵌入 (embedding)模型。
• 通过结合密集和稀疏检索方法来实施混合检索。
• 应用复杂的重排架构来优化搜索结果。
• 应用查询增强技术，以更好地理解用户意图。
• 优化分块策略，以适应不同数据源。
• 处理高级文档表示方法，例如多向量 (vector)嵌入。
• 整合知识图谱以丰富检索上下文。
• 使用主动学习以持续改进检索器。

通过掌握这些方法，您将能够显著提升RAG系统中提供给生成器的信息的关联性和准确性。