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本文介绍了模块化RAG(检索增强生成)系统的设计与实现。该系统采用模块化架构,将RAG流程拆分为查询改写、多路检索、结果融合、重排序、上下文压缩和答案生成等独立模块。每个模块专注于特定功能,如查询改写模块支持同义词扩展、HyDE和多查询生成;检索模块整合向量检索和BM25算法;融合模块提供RRF、加权融合等策略。文章详细阐述了各模块的技术原理和实现代码,并通过完整示例演示了系统工作流程。这种模块化

Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。广泛应用于爬虫技术、大数据分析与人工智能应用开发等。

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