本次查询：RAG Fusion
中文解释：检索融合增强生成
常见场景：需要高精度信息检索与生成的AI问答系统 / 知识库助理 / 内容创作工具
一句话解释
RAG Fusion 是一种将来自不同检索方式（如关键词匹配和语义搜索）的结果进行融合，再输入给大模型生成答案的技术。
为什么会被关注
单纯的 RAG 可能依赖单一检索方式，导致信息遗漏或噪声。RAG Fusion 通过融合多个检索通道，能同时利用语义相似度和精确匹配的优势，提升答案的覆盖率和准确性，尤其适合企业内部知识库等对准确性要求高的场景。
核心逻辑
RAG Fusion 首先使用多种检索器（如 BM25 稀疏检索和嵌入向量稠密检索）分别获取候选文档，然后通过排序融合算法（如 Reciprocal Rank Fusion）合并列表，最后将融合后的上下文输入生成模型。这种方法可以互补不同检索器的优缺点，兼顾召回率与相关性。
常见场景
常见于智能客服、文档问答系统、学术论文检索辅助写作等。例如企业知识库中，用户提问时系统同时进行关键词搜索和语义搜索，融合后给出更全面的答案，避免单一检索漏掉关键信息。
容易混淆的点
RAG Fusion 容易与简单的“多轮检索”或“多查询重写”混淆。它并非多步检索，而是同一轮使用多个检索器并融合结果。另外，它也不是简单的拼接，而是需要经过排序融合步骤，以消除重复并提升排序质量。