什么是上下文检索（Contextual Retrieval）？	一种用于提高RAG管道准确性的技术，旨在为文本块添加原始文档的上下文信息。
上下文检索旨在解决RAG管道中的什么问题？	原始文档被分割成文本块后，每个单独的文本块都失去了原始文档的整体上下文。
在上下文检索中，Claude在处理文本块时扮演什么角色？	它接收单个文本块和整个源文档，并生成额外的文本来为该文本块提供情境或背景信息。
经过上下文添加后，最终生成的文本块被称为？	上下文化文本块（Contextualized Chunk）。
上下文化文本块最终会被输入到哪些索引中？	向量索引（Vector Index）和BM25索引（BM25 Index）。
如果源文档太大，无法放入单个提示（Prompt）中，上下文检索如何应对？	不将整个文档放入提示，而是采用分块策略提供上下文。
在处理大型源文档时，包含“起始块”（Starter Chunks）的作用是什么？	提供文档的摘要、概述或关于整个文档的主题信息。
在处理大型源文档时，包含目标文本块“之前”的块的作用是什么？	为目标文本块本身提供直接的局部上下文。
上下文检索的基本流程是什么？	1. 分割文档；2. 使用Claude为每个块生成上下文；3. 合并生成上下文化文本块；4. 将其索引。
为什么上下文化文本块比原始文本块更有效？	它将单个文本块与更大的文档结构和主题联系起来，从而提供更丰富的检索信息。