提升知识库检索效率的双重优化策略
针对RAG系统常见的响应慢、结果不准问题，Agno的Agentic RAG方案提供以下优化路径：
- 索引优化：采用Tantivy+LanceDB组合，相比传统ElasticSearch方案，查询速度提升8倍，内存占用减少90%
- hybrid search strategy：支持同时使用关键词检索（适合确切术语）和向量检索（适合语义匹配），通过
retriever_type=hybrid参数启用 - preprocessing enhancement：PDF加载时自动执行文本清洗、分块优化和元数据提取，通过
knowledge.preprocess()方法定制
典型配置示例：金融问答系统使用OpenAIEmbedder+LanceDb组合，配合chunk_size=512的分块策略，在10万条财报数据测试中达到98%的召回率和200ms以内的响应速度。
This answer comes from the articleAgno: A framework for building multimodal intelligences with memory, knowledge and toolsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化RAG系统的响应精度和速度？
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