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RAG典型流程包括索引、检索和生成。但为了提升问答精度，往往还需要针对查询问题和检索后的文档进行处理。
想象一下，你有一个装满了各种书籍和文件的大书架。当你想找到某个问题的答案时，你首先需要知道从哪里开始找，这就是RAG模型的第一步——索引。
1. 索引：就像你在书架上给每本书都贴上了标签，这样你一眼就知道哪本书可能包含你想要的信息。在RAG模型中，索引就是帮助模型快速找到可能包含答案的文档。
2. 检索：当你找到标签后，下一步就是从书架上找到那本书。在RAG模型中，检索就是根据索引找到相关的文档或信息片段。
3. 生成：找到书之后，你需要阅读里面的内容，然后用自己的话来回答你的问题。在RAG模型中，生成就是模型根据检索到的文档内容，生成一个清晰、准确的答案。
但是，就像有时候你找到的书可能不是那么直接回答你的问题，或者书里的信息有点乱，需要整理一下。所以，为了提升问答的精度，我们还需要做两件事情：
- 针对查询问题的预处理：就像是在开始找书之前，先弄清楚你的问题到底是在问什么。比如，如果你问的是“苹果怎么吃”，我们就需要确保问题表达得清楚，没有歧义。
- 针对检索后的文档的后处理：就像是找到书后，我们可能需要翻一翻，看看哪些部分是真正有用的，然后把这些信息整理一下，去掉一些不重要的细节，这样你就能更快地找到答案。
通过这样的步骤，RAG模型就能更准确地找到并回答你的问题，就像是帮你在书架上找到正确的书，并从中找到最有用的信息一样。
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