我们探索了改进 RAG 的各种方法：更好的分块、添加上下文、转换查询、重新排名，甚至纳入反馈。但是，如果最好的技术取决于所问问题的类型呢？这就是自适应 RAG 背后的想法。

源代码

https://github.com/CrazyAndy/rag-all-techniques/blob/main/app/11_adaptive.py

我们在这里使用四种不同的策略：

1. Factual Strategy: Focuses on retrieving precise facts and figures.
   事实策略： 专注于检索精确的事实和数据。
2. Analytical Strategy: Aims for comprehensive coverage of a topic, exploring different aspects.
   分析策略： 旨在全面涵盖一个主题，探索不同的方面。
3. Opinion Strategy: Tries to gather diverse viewpoints on a subjective issue.
   观点策略： 试图就主观问题收集不同的观点。
4. Contextual Strategy: Incorporates user-specific context to tailor the retrieval.
   情境策略： 结合特定于用户的上下文来定制检索。