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在这一背景下，Introduction#Using search systems in conjunction with a large language model (LLM) is a common paradigm for enabling language models to access data beyond their training corpus. This approach, broadly known as retrieval-augmented-generation (RAG), has traditionally relied on single-stage retrieval pipelines composed of vector search, lexical search, or regular expression matching, optionally followed by a learned reranker. While effective for straightforward lookup queries, these pipelines are fundamentally limited: they assume that the information needed to answer a question can be retrieved in a single pass.
展望未来，Ptacek的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。