第五章 上下文选择与检索

当信息存储在外部系统后，下一个关键问题是：如何从海量信息中精准获取当前任务所需的内容？选择策略 正是解决这一问题的核心方法，而检索增强生成（RAG）是其最重要的实现形式。

本章将深入探讨 RAG 的基本原理、文档分块策略、嵌入模型与语义搜索、重排序技术，以及混合检索等高级 RAG 技术。

本章内容

• 5.1 检索增强生成原理

• 5.2 文档分块策略

• 5.3 嵌入模型与语义搜索

• 5.4 重排序与相关性优化

• 5.5 混合检索与高级检索增强生成

• 本章小结

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📚 延伸阅读：OpenClaw 的记忆搜索机制（BM25 + 向量混合检索）是 RAG 在智能体中的实战应用，参见 《OpenClaw 从入门到精通》第 6.3 节。