一种RAG端到端检索优化方法

本发明公开了一种RAG端到端检索优化方法，涉及RAG系统优化领域，包括：首先对RAG系统的输出进行打分；然后把分数映射到排序模型检索出的文本块上，作为训练集；最后利用反向传播的算法，根据训练集训练排序模型的参数，完成优化。本发明通过将RAG系统视为一个整体进行优化，充分利用各个模块之间的协同作用，提高系统的整体性能。同时利用人工标注数据，通过反向传播训练排序模型，能够更准确地调整模型参数，提高系统的检索和生成效果，整体优化方法能够适应不同的应用场景，提高RAG系统的泛化能力。