研二档，目前做RAG，开题开的是信息稀疏下进行RAG的优化，但是完全不知道应该怎么优化。 
目前想到的也都是缝合怪。 

缝一个Web搜索更新知识库
缝一个多重检索（单词匹配+语义相似度）
缝一个验证模块，验证检索到的知识和问题是否相关
缝一个重排序模块，
最后缝一个嵌入过程，不把知识作为prompt，而是把知识作为参数传给LLM，使其不用解析。

但这些现在都有人做了，还有什么可以做的啊。 
开题写的是缝一个数据增强模块，将检索到的知识重构成为新的格式，然后微调一下LLM，使其能够更好的从新的格式下的知识里面挖掘有效信息。 
但是完全不知道该怎么做，现在没baseline，也没数据，也没想法。 
求帮助，有大佬带可以有偿（分期），目前学生，一次可能给的比较少，找到实习后可以+钱。 
可以弄个合同，（我不会跑路） 
看了很多科研机构，但都太贵了，最便宜的也要3w块，一次属实拿不出来。 
孩...