在當前生成式模型與信息檢索技術(shù)快速發(fā)展的背景下，如何有效結(jié)合二者，提升問答系統(tǒng)的準確性與實用性成為技術(shù)探索的焦點。為了尋找最佳解決方案，我嘗試了 18 種不同的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術(shù)，從最基礎(chǔ)的方法到復(fù)雜的多模型融合。經(jīng)過大量實驗，數(shù)據(jù)表明 Adaptive RAG 憑借動態(tài)調(diào)整策略和出色的檢索效果，以最高得分 0.86 成為本次實驗中的大贏家。

接下來，我將詳細介紹每種 RAG 技術(shù)的核心思想、實現(xiàn)細節(jié)以及優(yōu)缺點，幫助大家更深入地理解這些方法。

1. 簡單RAG

簡單 RAG 是最直觀的實現(xiàn)方式，即直接將檢索到的相關(guān)文檔與生成模型進行拼接后輸入，從而生成回答。

• 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單、計算開銷小，非常適合作為基線對比。
• 缺點：當查詢涉及復(fù)雜語境或需要多輪推理時，直接拼接的信息可能不夠充分，容易遺漏細節(jié)。這種方法雖然能迅速響應(yīng)，但在準確性上通常無法與更高級的技術(shù)相比。

2. 語義切分（Semantic Chunking）

語義切分通過將長篇文檔按語義進行分塊，確保每個塊都是一個獨立且連貫的語義單元。

實現(xiàn)思路： 利用自然語言處理技術(shù)識別文本中的邏輯段落或主題邊界，將文檔拆分為多個小塊。

• 優(yōu)點：提高了檢索系統(tǒng)在定位相關(guān)信息時的精度，有助于生成模型快速鎖定問題核心。
• 缺點：分塊策略需要根據(jù)文檔類型進行調(diào)優(yōu)，不同文檔結(jié)構(gòu)下可能需要不同的處理方式。

3. 上下文增強檢索（Context Enriched Retrieval）

上下文增強檢索在傳統(tǒng)關(guān)鍵詞匹配的基礎(chǔ)上，加入了文檔的額外背景信息或領(lǐng)域知識，使得檢索結(jié)果更加符合查詢語境。

實現(xiàn)思路：在檢索時融合額外的上下文向量，比如文章的主題標簽、發(fā)布時間等。

• 優(yōu)點：能夠有效過濾噪音信息，提升答案的相關(guān)性和準確性。
• 缺點：需要額外的預(yù)處理步驟和上下文信息的構(gòu)建，增加了系統(tǒng)復(fù)雜性。

4. 上下文切塊標題（Contextual Chunk Headers）

這種方法利用文檔中每個切塊的標題或小節(jié)名稱作為檢索輔助信息。

實現(xiàn)思路： 提取各切塊的標題，并在檢索階段將其與正文內(nèi)容一起考慮，提高匹配度。

• 優(yōu)點：標題往往能簡明扼要地反映內(nèi)容核心，能快速引導(dǎo)模型關(guān)注重要信息。
• 缺點：對于標題不明顯或未提供標題的文檔，效果可能不理想。

5. 文檔增強（Document Augmentation）

文檔增強是在正式檢索前，對原始文檔進行加工處理，如擴充描述、補充背景信息或結(jié)構(gòu)化處理。

實現(xiàn)思路： 使用自動化技術(shù)生成文檔摘要、提煉關(guān)鍵詞或添加注釋，以豐富文檔的語義信息。

• 優(yōu)點：增加了文檔的信息量，使得后續(xù)檢索與生成過程能夠獲得更多上下文支持。
• 缺點：增強過程需要額外計算資源，并且處理不當可能引入噪聲信息。

6. 查詢轉(zhuǎn)換（Query Transformation）

查詢轉(zhuǎn)換技術(shù)通過對用戶原始查詢進行改寫和優(yōu)化，使其更符合文檔中信息的表述方式。

實現(xiàn)思路： 利用語言模型對查詢進行擴展、同義詞替換或重構(gòu)，從而提高檢索的召回率。

• 優(yōu)點：能夠捕捉到查詢中的隱含意圖，降低因表述差異導(dǎo)致的匹配錯誤。
• 缺點：需要確保轉(zhuǎn)換后的查詢與原意保持一致，防止出現(xiàn)語義偏差。

7. 重排序器（Re-Ranker）

重排序器在初步檢索之后，對得到的候選文檔進行二次排序，確保最相關(guān)的信息位于前列。

實現(xiàn)思路： 利用深度學(xué)習(xí)模型或其他排序算法，根據(jù)文檔與查詢之間的相似度進行打分排序。

• 優(yōu)點：提高了最終傳遞給生成模型的信息質(zhì)量，減少了低相關(guān)度文檔的干擾。
• 缺點：增加了系統(tǒng)的計算開銷，需要設(shè)計高效的排序算法以保證響應(yīng)速度。

8. 基于檢索的語義增強（Retrieval-based Semantic Enhancement）

RSE技術(shù)側(cè)重于利用語義特征對檢索結(jié)果進行進一步強化，幫助模型更準確地理解文本含義。

實現(xiàn)思路： 通過深度語義分析提取文檔中的關(guān)鍵概念和關(guān)系，再與查詢進行比對。

• 優(yōu)點：能夠提升檢索結(jié)果的語義一致性，適用于信息復(fù)雜或語義模糊的問題。
• 缺點：實現(xiàn)過程中對語義提取的依賴較高，需確保語義模型的準確性。

9. 上下文壓縮（Contextual Compression）

上下文壓縮技術(shù)在傳遞信息給生成模型前，對大量檢索結(jié)果進行精簡摘要，從而保留關(guān)鍵信息。

實現(xiàn)思路： 使用摘要生成算法對文檔進行壓縮，提取核心句子或關(guān)鍵詞。

• 優(yōu)點：降低輸入信息的冗余度，加快生成模型的處理速度，同時保持必要的語義信息。
• 缺點：摘要質(zhì)量直接影響最終答案的準確性，壓縮過程需要精細調(diào)控以防信息丟失。

10. 反饋循環(huán)（Feedback Loop）

反饋循環(huán)技術(shù)通過將生成的初步答案反饋回檢索系統(tǒng)，進行多輪迭代優(yōu)化。

實現(xiàn)思路： 初次生成答案后，利用其內(nèi)容重新檢索相關(guān)信息，再更新答案，形成閉環(huán)優(yōu)化。

• 優(yōu)點：通過多次迭代不斷糾正偏差，能顯著提升回答的準確性與完整性。
• 缺點：多輪迭代會增加系統(tǒng)延時，對實時性要求較高的應(yīng)用場景可能不適用。

11. 自適應(yīng)RAG（Adaptive RAG）

Adaptive RAG的核心在于根據(jù)不同查詢的特性，動態(tài)調(diào)整檢索與生成策略，從而實現(xiàn)更高的整體性能。

實現(xiàn)思路： 設(shè)計一個策略模塊，根據(jù)查詢內(nèi)容、上下文復(fù)雜度等因素選擇最適合的檢索方法和生成模型參數(shù)。

• 優(yōu)點：實驗結(jié)果顯示其在各種指標上均表現(xiàn)優(yōu)異，得分達到0.86；能在多種場景下保持較高準確率與響應(yīng)速度。
• 缺點：實現(xiàn)上需要較多調(diào)試和參數(shù)優(yōu)化，但帶來的性能提升使得投入是值得的。

12. 自我 RAG（Self RAG）

自我 RAG 強調(diào)生成模型自身的自我糾錯與自我增強機制，通過多次內(nèi)部迭代不斷完善答案。

實現(xiàn)思路： 模型生成初稿后，再通過內(nèi)部評估模塊識別潛在錯誤并進行修正，反復(fù)迭代直至滿意。

• 優(yōu)點：特別適合需要復(fù)雜邏輯推理和多輪交互的問題，能逐步逼近真實答案。
• 缺點：迭代次數(shù)較多可能導(dǎo)致響應(yīng)延遲，需要平衡準確率與效率。

13. 知識圖譜（Knowledge Graph）

知識圖譜技術(shù)將大量分散的信息以圖結(jié)構(gòu)組織起來，幫助模型快速理解實體間的關(guān)系和背景知識。

實現(xiàn)思路： 構(gòu)建領(lǐng)域相關(guān)的實體關(guān)系圖，將檢索結(jié)果與結(jié)構(gòu)化知識結(jié)合，為生成模型提供更系統(tǒng)的信息。

• 優(yōu)點：特別適用于專業(yè)領(lǐng)域或結(jié)構(gòu)化知識密集型的問題，能提高回答的邏輯性和權(quán)威性。
• 缺點：構(gòu)建和維護知識圖譜需要大量數(shù)據(jù)支持和專業(yè)知識。

14. 層次化索引（Hierarchical Indices）

層次化索引利用文檔內(nèi)部固有的層次結(jié)構(gòu)（例如章節(jié)、段落）來構(gòu)建分級索引，從而提高大規(guī)模文檔檢索的效率。

實現(xiàn)思路： 對文檔進行分層處理，先粗略定位大塊信息，再在內(nèi)部進行精細檢索。

• 優(yōu)點：能大幅降低檢索時間，提升大文檔庫中的查找精度。
• 缺點：對文檔結(jié)構(gòu)有一定依賴，結(jié)構(gòu)不明顯的文檔可能難以應(yīng)用。

15. HyDE

HyDE（Hypothetical Document Embedding）技術(shù)通過生成假設(shè)性答案，再利用該假設(shè)進行反向檢索，從而獲得更豐富的上下文。

實現(xiàn)思路： 模型首先生成一個初步的假設(shè)答案，然后以該答案為查詢條件重新檢索相關(guān)文檔，最終融合兩者信息。

• 優(yōu)點：能彌補直接檢索過程中可能遺漏的隱性信息，生成更加全面的答案。
• 缺點：需要設(shè)計合理的假設(shè)生成和融合機制，否則可能引入噪聲信息。

16. Fusion

Fusion技術(shù)通過整合來自不同檢索方法的結(jié)果，形成一個融合后的信息集，再傳遞給生成模型。

實現(xiàn)思路： 采用加權(quán)融合、投票機制或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多路檢索結(jié)果，確保多角度信息互補。

• 優(yōu)點：可以有效降低單一檢索方法的局限性，提供更加多樣和全面的信息。
• 缺點：融合策略設(shè)計復(fù)雜，需要平衡各路信息的權(quán)重。

17. 多模型融合（Multi Model）

多模型融合技術(shù)同時采用多個生成模型，各自獨立生成答案后，再將它們進行整合。

實現(xiàn)思路： 不同模型對同一查詢生成多個候選答案，然后利用排序或融合算法選擇最佳答案。

• 優(yōu)點：能利用不同模型的長處，彌補單一模型可能存在的信息盲區(qū)，提升整體回答的多樣性與準確性。
• 缺點：計算資源消耗較大，對系統(tǒng)并行處理能力要求較高。

18. Crag

Crag技術(shù)是一種集成多種信息整合策略的綜合方法，通過上下文融合、反饋機制以及多步驟優(yōu)化，最大化利用檢索結(jié)果。

實現(xiàn)思路： 將文檔信息經(jīng)過多個處理層次后整合，再通過反饋回路不斷修正和優(yōu)化最終答案。

• 優(yōu)點：具有較高的穩(wěn)定性和準確性，能適應(yīng)復(fù)雜和多變的查詢場景。
• 缺點：實現(xiàn)相對復(fù)雜，整體系統(tǒng)調(diào)試和優(yōu)化難度較大，雖然性能優(yōu)異，但未能在得分上超越 Adaptive RAG。

實驗總結(jié)

在測試環(huán)境中，我對上述 18 種 RAG 技術(shù)進行了嚴格評估。各技術(shù)在檢索準確率、響應(yīng)速度與實現(xiàn)復(fù)雜度方面各有所長，但實驗數(shù)據(jù)清晰顯示，Adaptive RAG 憑借其靈活的策略和自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，在整體性能上達到了最高得分 0.86，成為最佳方案。

通過本次實驗，我不僅深入理解了每種 RAG 技術(shù)的原理和實際應(yīng)用場景，也為如何在不同項目中選用合適的方案積累了寶貴經(jīng)驗。未來，隨著生成模型與檢索技術(shù)的不斷進步，各種 RAG 方法還將進一步發(fā)展，帶來更智能、高效的問答系統(tǒng)。

希望這篇詳細的文章能幫助你更全面地了解各類RAG技術(shù)，并為你在實際項目中選擇合適的方案提供啟示。歡迎留言討論，共同推動這一領(lǐng)域的發(fā)展！

https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques

https://levelup.gitconnected.com/testing-18-rag-techniques-to-find-the-best-094d166af27f

本文轉(zhuǎn)載自???PyTorch研習(xí)社????，作者：南七無名式