待验证50% 置信事实精确时间
`asRetriever()` 只是把 VectorStore 包装成 Retriever 的适配器，中间还可以插入 MMR、相似度阈值、多查询改写等策略。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/26
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证检索与注入层常用技术包括MMR算法、Hybrid Search混合召回、Cross-Encoder重排序及时间衰减加权59% 相似待验证Docker Agent内置RAG检索能力，涵盖关键词搜索、向量嵌入、混合搜索和重排序（re-ranking）56% 相似待验证Advanced RAG在检索前引入Query Rewriting（查询改写）和HyDE（假设性文档嵌入）优化查询质量，在检索后通过Cross-Encoder重排序和上下文压缩提升相关性54% 相似待验证Plan-then-Retrieve（PtR）范式让 LLM 先基于用户意图生成若干抽象工具桩（Abstract Tool Stubs）作为检索查询，再据此匹配注册表中的真实工具。54% 相似
引用此条事实
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