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如何通过Ragflow与LangChain提升大模型AI应用的召回率？

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一、召回率在大模型AI应用中的定义
在大模型AI应用中，召回率（Recall） 指模型从所有相关文档中正确检索到的比例。具体来说，它衡量了系统在给定查询时能否尽可能全面地覆盖所有潜在相关的文档片段。例如，若知识库中有100篇相关文档，系统检索到80篇，则召回率为80%。
在RAG（检索增强生成）场景中，高召回率意味着更少的“漏检”，但可能伴随更多不相关结果（需结合精确率平衡）。

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二、LangChain中提升RAG召回率的策略

1. 多查询生成与扩展
   • 核心方法：通过大模型生成原始问题的多个变体（如同义词、不同表述），扩大检索范围。

   • LangChain实现：使用 MultiQueryRetriever，自动生成3-5个查询变体并行检索。例如，用户提问“量子计算的应用”可能被扩展为“量子计算的实际案例”“量子计算机如何解决实际问题”等。

   • 效果：平均提升召回率20-30%。

2. 混合检索技术
   • 策略组合：结合关键词匹配（如BM25）与语义向量检索（如Embedding），兼顾精确关键词与语义相似性。

   • LangChain代码示例：

   from langchain.<