00 大模型LLM+RAG

知识切分方面，做了固定字符切分的效果验证，分析索引噪音点，利用大模型做了大量的降噪处理； 在query改写方面，利用大模型做了更加明确的意图抽取，并对用户的query进行降噪的探索； 在数据召回方面，embedding模型基于bge、voyage和cohere做了大量的测评，探索向量+分词的召回策略； 在后置处理优化上，做了知识的去重以及rerank的探索等。