RAG系统

     在数据准备阶段，系统对多种格式（如PDF、TXT）的文档进行多模解析，转换为统一的文本对象，同时附加元数据（如标题、创建时间），以便于检索和过滤。接着，系统构建正向和倒排索引，为检索提供高效的数据支持。
检索过程分为两个阶段。第一阶段采用BM25算法，利用倒排索引基于词频（TF）和逆文档频率（IDF）快速匹配包含查询关键词的候选文档，初步筛选出相关内容。第二阶段通过BGE-M3模型将查询和候选文档转化为768维嵌入向量，利用FAISS索引执行最近邻搜索，通过余弦相似度计算进行语义排序，进一步提升文档的相关性。
     随后，系统使用bge-reranker-v2-m3模型对检索结果进行重排序。该模型将查询与每个候选文档拼接后输入Transformer，重新计算更精确的相似度分数，解决嵌入模型可能因信息压缩导致的精度损失，最终筛选出Top-K最相关文档。
     最后，Qwen2模型以重排序后的Top-K文档为上下文，结合用户原始查询生成最终答案并输出给用户。

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