抛弃余弦相似度：用「影响范围」重排检索结果大幅提升 RAG 准确率

AfraidBorder5994 · reddit · 2026-08-13

一位开发者在构建 RAG（检索增强生成）系统时，放弃了传统的余弦相似度检索方式，因为其经常返回看似合理实则导致错误答案的文本块。

他们借鉴了事件管理中的「影响范围」概念，根据候选文本块对最终答案的决定性程度进行评估，并以此对 Top 50 的候选结果进行重新排序。实测结果显示，这种新策略带来的准确率提升，远超单纯更换不同的 Embedding 模型。