本文详细介绍了RAG知识库中的Rank模型相关知识点。首先解释了召回阶段如何从大规模数据中快速筛选相关候选项；接着阐述了精排阶段如何使用复杂算法对候选集进行精细排序；最后介绍了基于深度学习的Rank模型如何综合考虑多种特征评估相关性。这些技术是构建高效RAG系统的核心组成部分，为后续Spring AI+本地知识库的实战应用奠定了理论基础。

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召回

召回：是信息检索中的第一阶段，目标是从大规模数据集中快速筛选出可能相关的候选项子集。强调速度和广度，而非精确度。

比如：我们百度搜索引擎中查询“百度网盘”，召回阶段会从海量数据中筛选出包含“百度”，“百度网盘”等相关内容的网页为后续粗略排序和精细排序提供候选集。

精排

精排（精确排序）时搜索/推荐系统的最后阶段，使用计算复杂度更高的算法，考虑更多特征和业务规则，对少量候选项进行更复杂、精细的排序。

比如：抖音短视频推荐通过召回数万个可能相关视频，再通过粗排缩减至数百条，最后精排阶段根据用户最近的互动，视频热度、内容多样性等复杂因素，确定最终展示的10个视频和顺序。

Rank模型

Rank模型（排序模型）负责对召回阶段筛选出的候选集进行精确排序，考虑多种特征评估相关性。

现代Rank模型通常基于深度学习，如DNN，综合考虑查询与候选项的相关性、用户历史行为等因素。

比如，淘宝推荐系统会根据商品特征、用户偏好、点击率等给每个候选商品打分并排序。

以上是RAG知识库Rank模型的相关知识点，后续我会使用Spring AI+本地知识库进行实战分享。

AI时代，未来的就业机会在哪里？

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