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图文RAG 检索系统的三层拆解：怎么找、谁来做、怎么跑得快
刚把 RAG 检索这块重新拆了一遍，发现它其实就三层。最上面一层管“怎么找”。向量检索看意思近不近，关键词检索盯字面。俩分数没法直接加，得用 RRF 按排名重新排。要是嫌不准，再上个重排模型精修一下。中间一层管“谁来做”。向量数据库不光存向
内容导读
维小灿将 RAG 的检索部分拆成检索策略、组件职责和运行性能三层。策略上，向量检索匹配语义、关键词检索匹配字面，两路分数不能直接相加，用 RRF 按排名融合结果，必要时再用重排模型细排。组件上，向量数据库负责保存向量、原文与来源，并建立索引、执行搜索；性能上，用 HNSW 和图结构减少向量比较，或用 PQ 压缩向量，节省内存和计算。
继续看关键要点
- 作者提醒，使用 Faiss 承担向量搜索时，还需要另外配关键词检索组件，才能覆盖前述两种检索方式。
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