在实际的检索增强生成（RAG）和智能体工作流程中，尽管某些检索方法在理论上表现出色，但在实际应用中却可能表现得像噪声。比特优于随机度量（Bits-over-Random Metric）提供了一种新的视角，帮助理解检索系统的有效性。这种度量强调了在评估检索结果时，信息的相关性和有效性比单纯的随机性更为重要。通过这一度量，能够更清晰地识别出哪些检索策略能够真正提升智能体的表现，从而优化RAG的工作流程...