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LKE的RAG应用支持显著提升大模型回答的专业准确性

2025-08-30

1.4 K

检索增强生成的技术实现路径

腾讯云LKE的RAG模块采用双通道检索机制：基于BM25算法处理关键字匹配，结合稠密向量检索（Dense Retrieval）捕捉语义相似性。当用户发起查询时，系统会执行三个关键步骤：首先通过QueryRewrite功能优化问题表述，接着从知识库中检索Top-5相关段落，最后将检索结果作为上下文输入大模型生成最终回答。

典型应用场景：某电商客户将3万条商品参数文档导入后，商品咨询回答准确率从62%提升至89%
技术指标：支持最大8K tokens的上下文窗口，召回率较单纯微调方式提高40%
操作特性：运营人员通过勾选”检索增强生成”复选框即可激活该功能，无需理解底层技术细节

本答案来源于文章《腾讯云LKE（大模型知识引擎）：第三方稳定联网版 DeepSeek-R1》

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