你有沒有向你的RAG系統問過一個具體問題，卻得到一個令人沮喪的模糊答案？你并不孤單。以下是一個巧妙的改進方法如何改變游戲規則。

想象一下：你為公司的文檔建立了一個流暢的RAG（Retrieval Augmented Generation）系統。你問它：“2023年第二季度的收入增長是多少？”它自信地回答：“收入比上一季度增長了3%?！焙芎?，但是……哪家公司？哪個季度？你的系統只是給了你一塊拼圖，卻沒有告訴你拼圖盒子在哪里。

如果你使用過RAG系統，你可能已經遇到過這個難題。好消息是？Anthropic最近推出了一種看似簡單的解決方案，稱為“contextual retrieval”，它顯示出顯著的效果——與現有技術結合時，檢索失敗率降低了高達49%。

讓我們深入探討這個方法的特別之處，以及為什么你可能想在下一個項目中實現它。

上下文問題：當好的chunk變得不好時

在了解解決方案之前，我們先來理解為什么標準的RAG系統在上下文方面會遇到困難。在一個典型的RAG流程中，你可能會這樣做：

1.將文檔分成chunk（通常每個幾百個token）

2.為每個chunk生成embeddings

3.將這些embeddings存儲在vector database中

4.當查詢到來時，找到語義上最相似的chunk5.將這些chunk輸入LLM以生成答案

這在許多用例中效果很好。詢問“machine learning最佳實踐”，你很可能會得到關于ML技術的相關chunk。但問題來了。

想象你的文檔包含多個公司的季度報告。當你將文檔分成chunk時，那個關鍵的“收入增長3%”被剝離了標識其為“Acme公司2023年第二季度表現”的上下文。你的embedding model看到“收入增長”并認為“這與財務相關！”但不知道是哪家公司或哪個時間段。

臨時解決方法：keyword search來救場？

許多開發者嘗試通過在semantic search之外添加keyword search（例如BM25）來修補這個問題。這在你尋找特定術語（如錯誤代碼）時很有幫助。搜索“Error TS-99”，keyword search會準確命中，而純semantic search可能會返回一般的故障排除指南。

但即使是這種雙重方法也有局限性。如果你的文檔多次提到“收入增長3%”但對應不同上下文，keyword search單獨無法知道你需要哪個實例。你仍然缺少關鍵的上下文信息。

引入Contextual Retrieval：教chunk記住它們來自哪里

這正是Anthropic方法的巧妙之處。他們沒有試圖修復檢索機制，而是增強了chunk本身。核心思想非常簡單：在存儲chunk之前，為其添加相關的上下文信息。

讓我們來看看收入的例子：

原始chunk：“收入比上一季度增長了3%”

帶上下文的chunk：“這個chunk來自Acme公司2023年第二季度表現的備案。收入比上一季度增長了3%”

現在，你的embedding model和keyword search都有了完整的圖景。當有人搜索“Acme 2023年第二季度收入”時，兩種搜索機制都能自信地識別出這是相關的chunk。

實現：讓LLM承擔重任

你可能會想：“好主意，但我不會手動為數千個chunk添加上下文?！边@正是實現的趣味所在。Anthropic建議使用LLM（他們推薦高效的Claude Haiku模型）來自動生成這些上下文。

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過程如下：

1.正常地將文檔分成chunk

2.對于每個chunk，將完整文檔和該特定chunk發送給LLM

3.使用一個提示，指示LLM生成一個簡潔的上下文語句

4.將此上下文添加到原始chunk之前

5.使用這些增強的chunk生成embeddings并更新BM25索引

這里的prompt engineering至關重要。你實際上是在要求LLM扮演偵探：“給定這個完整文檔和這個特定chunk，編寫一個簡短的上下文，幫助別人理解這個chunk在整體中的位置?！?/p>

數據：它真的有效嗎？

Anthropic的基準測試令人印象深刻。僅使用contextual embeddings，他們看到檢索失敗率降低了35%（從5.7%降至3.7%，基于top-20檢索）。當他們將contextual embeddings與contextual BM25結合時，改進幅度躍升至49%的失敗率減少。

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更有趣的是，當他們在所有這些之上添加一個re-ranker時，平均檢索錯誤率從5.7%下降到僅1.9%。這是一個巨大的改進，僅通過一個預處理步驟和一些巧妙的prompt engineering實現。

權衡：沒有免費的午餐

在你急于實現之前，我們來談談成本。添加上下文意味著：

?更大的chunk：每個chunk增加50-100個token，這會稍微減少你能在LLM上下文窗口中適應的chunk數量

?處理成本：你需要在索引期間為每個chunk運行一次LLM調用

?存儲開銷：你的vector database和搜索索引會變得更大

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Anthropic估計一次性處理成本約為每百萬token 1.02美元。這聽起來可能不多，但如果你處理數百萬文檔，成本會累積。好消息是，像prompt caching這樣的功能可以將成本降低高達90%，特別是在處理類似文檔時。

何時使用Contextual Retrieval（以及何時跳過）

以下是一個實用的決策樹：

使用contextual retrieval的場景：

?你的文檔包含多個實體、時間段或上下文

?你需要針對特定、定向查詢的高準確性

?你的knowledge base太大，無法使用長上下文LLM（超過200K token）

?檢索錯誤的成本很高（例如法律文件、財務報告）

考慮替代方案的場景：

?你的knowledge base較小（少于200K token或1MB，例如使用Gemini）

?你的文檔已經高度結構化，上下文清晰

?你處理的是一致的、chunk本身就自包含的內容

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來自實踐的實施建議

根據Anthropic的實驗和他們分享的代碼，以下是一些實用建議：

?定制你的上下文提示：財務文檔的提示需要與技術文檔不同的上下文。試驗并迭代。

?明智選擇embedding model：在他們的測試中，Google的Gemini Text-004表現最佳，Voyage embeddings也顯示出很強的結果。

?不要吝嗇re-ranker：contextual retrieval加上re-ranking的組合顯示出最佳結果。考慮使用像Cohere的re-ranking API這樣的服務。

?檢索更多，然后過濾：Anthropic發現最初檢索20個chunk，然后使用re-ranker選擇最佳的chunk很成功。

?用你的實際數據測試：提供的基準測試基于特定數據集。你的結果可能因文檔類型和查詢模式而異。

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大局觀：RAG并未消亡

隨著LLM擁有越來越大的上下文窗口，你可能想知道RAG是否正在過時。Anthropic的工作表明并非如此。即使有200K+ token的上下文窗口，RAG對于大型knowledge base仍然更具成本效益和可擴展性。Contextual retrieval讓RAG變得更好，而不是過時。

這樣想：長上下文LLM就像擁有對當前看到的一切的攝影記憶。RAG就像一個組織良好的圖書館，配備一個聰明的圖書管理員。Contextual retrieval只是為那個圖書管理員提供了一個更好的卡片目錄。

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總結：小改變，大影響

Contextual retrieval不是一個革命性的新架構或復雜的神經網絡創新。它是一個巧妙的預處理步驟，承認一個簡單的事實：上下文很重要。通過確保每個chunk都帶有自己的上下文，我們不是在對抗embedding model或keyword search的局限性——我們是在與它們合作。

對于構建RAG系統的開發者來說，這種技術提供了一種相對簡單的方法來顯著提高檢索準確性。是的，有成本和權衡，但對于準確性至關重要的應用來說，投資可能是值得的。

下次你的RAG系統返回一個令人沮喪的模糊答案時，記?。核赡苤皇切枰獛椭涀∷谚€匙放哪兒了。Contextual retrieval確保每個chunk都帶有一張回家的地圖。