في سياق استرجاع المرفق العصبي، ندرس ثلاث تقنيات واعدة: توليد البيانات الاصطناعية، أخذ العينات السلبية، والانصهار. نحن نحقق بشكل منهجي كيف تسهم هذه التقنيات في أداء نظام الاسترجاع وكيف تكمل بعضها البعض. نقترح إطارا متعدد المراحل يتكون من التدريب المسبق مع البيانات الاصطناعية، والضبط بشكل جيد مع البيانات المسمى، والأماينة السلبية في كلتا المرحلتين. نقوم بدراسة ست استراتيجيات أخذ العينات السلبية وتطبيقها على مرحلة ضبط الدقيقة، وكخادمة جديرة بالملاحظة، إلى البيانات الاصطناعية التي نستخدمها للتدريب المسبق. أيضا، نستكشف أساليب الانصهار التي تجمع بين السلبيات من استراتيجيات مختلفة. نقيم نظامنا باستخدام مهام استرجاع مرور اثنين للنطاق المفتوح واستخدام MS MARCO. تظهر تجاربنا أن زيادة التباين السلبي في كلتا المراحل فعالة لتحسين دقة استرجاع المرور، والأهم من ذلك، كما أنها تظهر أن توليد البيانات الاصطناعية والأماينة السلبية لها فوائد مضافة. علاوة على ذلك، فإن استخدام الانصهار من الأنواع المختلفة يسمح لنا بالوصول إلى الأداء الذي يحدد مستوى جديد من بين الفنادق في قسمين من المهام التي تقييمناها.