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在RAG的时候，再好的recall + rerank + 筛选策略，都会出现知识冲突，或query无关的候选知识的情况。文中称这种现象为“不完美检索”。
通常，当检索精度不低于 20%时，RAG 是有帮助的。当检索精度接近 0 时，带有 RAG 的模型的表现要比没有 RAG 的模型差。添加更多的检索段落并不一定导致更好的性能，因为额外的段落可能会降低检索精度。
核心流程如下图，分为3大步：
其中步骤2可以迭代多次。总体上可以获得不错的提升。
一个示例如下：图片wx翻译
3个步骤都是prompt来完成，wx图片翻译的prompt如下，仅供参考
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