检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构已经成为构建企业级AI应用（如智能客服、企业知识大脑、专业问答系统）的绝对主流。根据业界的广泛共识，一个RAG应用的最终质量，70%取决于检索层的精准度，只有30%取决于生成层的模型能力。换言之，RAG架构的成功与否，并不完全取决于上层的大语言模型（LLM）有多聪明，而是在于底层的检索引擎能否在海量的企业私有数据中，极其精准地捞取到与用户提问最相关的上下文（Context）。
认知检索的终极形态：Azure AI Search中混合检索与语义重排（Reranking）的工程化实践
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