Anthropic 推出上下文检索，提升 RAG 准确率

Anthropic 发布上下文检索（Contextual Retrieval）技术，旨在提升检索增强生成（RAG）系统的检索准确性。该方法在将文本块（chunk）存入向量数据库之前，先用 Claude 为每个块生成一段简短的上下文描述，并将其与原始块拼接，从而在向量搜索和关键词搜索（如 BM25）中提供更丰富的语义信息。Anthropic 在内部基准测试中显示，与仅使用向量搜索相比，上下文检索可将检索失败率降低 49%；结合重排序（reranking）后，失败率可降低 67%。该技术适用于 Claude 模型，并提供了具体的实现指南与代码示例，帮助开发者将其集成到现有 RAG 流程中。