在信息检索领域，RAG(Retrieval-Augmented Generation)管道已经成为炙手可热的技术，然而你需要的可能不仅仅是普通的RAG。
RAG的核心思想是在生成模型之前通过信息检索的方式获取更多的输入信息，以提升生成模型的效果。但是，如果仅仅停留在增加信息检索的层面，很可能无法真正解决生成模型的问题。
因此，你需要更多的是更优秀的决策，而不仅仅是更多的信息检索。在构建RAG管道时，合理地设计信息检索策略和生成模型策略非常重要。
例如，在信息检索阶段，可以利用更加智能的方式来检索相关性更高的文档，而不是简单地返回检索结果。在生成模型阶段，可以通过引入更多的语境信息和先验知识来指导生成的内容，从而提升生成的质量。
因此，对于建立一个高效的RAG管道来说，需要综合考虑信息检索和生成模型之间的平衡，以及如何做出更加合理的决策。只有这样，才能真正发挥RAG技术的潜力，提升生成文本的质量和效果。
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