为了让 AI 模型在特定环境中更有用，它往往需要访问背景知识。例如，客户支持聊天机器人需要了解它所服务的具体业务，而法律分析机器人则需要知道大量的历史案例。
开发人员通常使用检索增强生成（RAG）来增强 AI 模型的知识。RAG 是一种从知识库中检索相关信息并将其附加到用户提示词的方法，这显著提高了模型的响应。然而，传统的 RAG 解决方案在编码信息时会丢失上下文，导致系统无法从知识库中检索到相关信息。
Claude 引入上下文检索技术 大幅提高RAG的性能和检索准确率
发布时间：2024年09月21日
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