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在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，提高向量搜索的准确性需要从数据预处理、模型选择、算法优化和后处理等多个维度进行综合改进。以下是具体策略的详细分析：

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一、优化数据质量与预处理

1. 数据清洗与结构化

• 去噪与规范化：去除停用词、拼写纠错、统一大小写和标点符号（如"AI"与"ai"规范化），减少噪声对向量表示的干扰。
• 语义分段：采用基于语义的分块策略（如滑动窗口或句边界分割），避免过短段落丢失上下文或过长段落引入冗余。例如，对长文本动态调整分块长度（如200-500字），提升语义完整性。
• 领域适配：对垂直领域数据（如医疗、法律）进行专业术语增强，通过实体识别（NER）补充领域词典，优化语义捕捉。

2. 向量表示的稀疏性控制

• 通过词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）减少词汇变体，例如将"running"和"ran"统一为"run"。
• 采用TF-IDF或BM25加权策略，突出关键术语的贡献，降低高频但低信息量词汇的影响。

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二、嵌入模型的选择与调优