参考：
BGE Landmark Embedding原论文：《https://arxiv.org/pdf/2402.11573》
Chunking-Free In-Context Retrieval原论文：《https://arxiv.org/pdf/2402.09760》
RAG中chunk大小的选择很重要，过大会丧失文本的精确语义，过小会导致文本不连贯。与此同时，RAG存在不可避免地的限制：一方面，输入序列被划分为不连贯的块，从而破坏了上下文的连贯性，不利于嵌入质量。另一方面，连续信息也很可能被分割到不同的块中。突出的块可以很容易地被检索到，但其他有用但不太突出的块可能会被忽略，导致必要信息检索的不完整性。
所以，这两篇工作尝试探索不需要分块的RAG工作流。
BGE Landmark Embedding
这篇文章没有对长文本进行分块，而是在每句话的末尾都加一个标志这句话结束的符号<LMK>，并在尝试用这个符号去代表前面整句话的语义（当<LMK>输入到embedding模型中时，会返回一个代表这个句子语义的向量）。那倘若这句话的长度超过max_token数量怎么办？->作者设置一个滑动窗口去采样。【问：此处作者设置的步长为1，这是否会导致有大量重复存储呢？】
那么这个思路的符号化表达就是：
无滑动窗口的情况下，将这段话+LMK标志都输入到embedding模型中，并取他的最后一个向量（LMK的embedding）作为这句话的语义；再将query+LMK标志输入到embedding模型中，并取他的最后一个向量（LMK的embedding）作为这句话的语义。二者作余弦相似度的计算。
在有滑动窗口的情况下：
现有的embedding对于<LMK>，输出的肯定是其本身的语义向量，而非这句话的语义向量，因此还需要训练。
那训练的优化目标是啥呢？->正确的提取文本的余弦相似度的softmax。
但不妨看下面这个例子
在查询“Bill在星期天下午去哪了”这个问题时，我们很有可能因为检测到“Billl”和"Sunday"而错误的检测到第一句话，从而给出答案：埃菲尔铁塔。然而事实上，Bill早上去了埃菲尔铁塔，但他在星期天下午去的是卢浮宫。
就像在做英语阅读理解的时候，我们找关键字往往不是直接找出来的，还需要联系上下文进行一定的推理，因此文章提出：对于每个QA对，在损失函数中，我们不单单考虑正确语句的<LMK>的embedding，我们还需要考虑它前文的embedding，但是又不是所有的语句的重要性都一样，于是我们默认离正确答案越近的语句越重要，从而乘以一个权重被相加。
但这样的话，我们又没有了有标签的数据（常有的数据集多是针对查询与单一语句结果的），因此我们还需要重新构建数据集再微调，分三步：远程监督->弱监督->微调。
Chunking-Free In-Context Retrieval
主要分以下几个步骤
编码阶段：文档 A 被编码为隐藏状态 h 并缓存。
解码阶段：
约束前缀解码：生成Top-k 句子前缀候选（如“Bach was...”）。
跳跃解码：对每个前缀，在文档中定位匹配的句子，直接计算其结尾的
[eos]概率，跳过中间token生成。
输出：合并重叠证据文本，得到最终检索结果。
具体如何选取的topk呢？
每个候选前缀的得分s是其token对数概率的均值，如下，其中 h 是文档的缓存隐藏状态，q 是查询。
如何计算句子结束位置（[eos]）的概率？
给定前缀 b，模型在文档中所有以 b 开头的句子中，计算每个句子结尾处 [eos] 的概率，选择概率最高的位置终止：
其中 l 是前缀后的token序列，d 是最大解码长度（默认256）。
感觉这个方向比较奇怪，说不上来...