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直接检索整个文档chunk并将它们直接输入到LLM的上下文环境中并非最佳选择。后处理文档可以帮助LLM更好地利用上下文信息。
想象一下，老太太们在聊天时，如果有人提到了过去的事情，她们会回忆起之前说过的话，然后继续聊天。这个过程就像是“RAG”（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）实现流程中的“Post-Retrieval”（检索后处理）。
会话历史：就像老太太们聊天时记得之前说过的话，RAG在处理信息时也会记住之前的对话内容，这样可以帮助它更好地理解现在的话题和需要回答的问题。
过滤：就像老太太们在聊天时可能会忽略一些不重要的话题，RAG在处理信息时也会过滤掉一些不相关的信息，只留下对回答问题有帮助的内容。
重排序：就像老太太们在聊天时可能会根据重要性重新安排话题的顺序，RAG在处理信息后，也会根据信息的相关性和重要性重新排序，确保最重要的信息被优先考虑。
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