混合检索与倒数排名融合：为什么多路召回能提升 RAG 检索质量？
本文以企业知识库问答为场景，解释向量检索与BM25在词汇与语义匹配上的互补性，剖析倒数排名融合（RRF）的数学原理与参数敏感性，对比其与重排序（Rerank）的差异，并讨论在RAG流水线中的部署位置与性能开销。
#RRF
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RAG-Fusion 与混合检索：多路召回如何通过倒数排名融合提升检索质量？
以企业知识库问答为场景，解释 RAG-Fusion 如何结合向量检索与 BM25 等多路召回，通过倒数排名融合（RRF）合并结果，并对比重排序（Rerank）的差异。分析 RRF 的数学原理、参数敏感性（k 值）、融合策略对召回率和精度的影响，讨论在 RAG 流水线中的部署位置与性能开销。