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#检索增强

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上下文位置偏置：为什么长上下文模型在 RAG 中仍会遗漏关键信息

长上下文模型宣称能处理百万级 token，但在长文档问答中仍会遗漏中间位置的关键信息。本文以企业知识库问答为场景，解释 Lost in the Middle 现象的成因，对比重排、检索增强和滑动窗口等缓解策略，并讨论在 RAG 流水线中的工程取舍。

本文以自动调用云 API 为场景，解析 Gorilla 如何利用 API 文档进行微调，生成正确的调用语法，对比 Toolformer 的自监督方法，讨论幻觉、API 变更适应性与检索增强的集成。