在一个典型的RAG应用开发中，必要的步骤为文档加载，文档拆分，向量化，向量存储。然后基于向量存储进行相似性查询，或基于向量距离的查询。这类查询就叫检索，LangChain所提供的对应组件就是检索器。
但这种方式在查询语句发生微小变化时可能就会带来不同的结果。LangChain则提供了一系列更高级的检索实现，帮助开发者解决这类问题，或提高检索质量。
参考视频
多向量检索器
今天我们介绍第4种，MultiVector Retriever（多向量检索器）。通常它实现方式包括：
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Smaller Chunks
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Summary
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Hypothetical Questions
