九種高級 RAG 技術及其實現方法

作者：ChallengeHub 2025-10-28 02:11:00

我們為什么需要這些技術？因為基本的 RAG 系統常常面臨結果嘈雜、上下文不相關或排序不佳等問題。當檢索系統無法找到相關信息時，用戶會對其失去信任，大型語言模型（LLM）也會浪費時間處理錯誤的上下文。

本文將探討 9 種關鍵的高級檢索增強生成 (RAG) 技術，并介紹如何借助相關工具實現它們。

在實際的 AI 應用中，RAG 技術能有效優化 RAG 管道的準確性和靈活性。從更智能的文本分塊（chunking）到混合搜索（hybrid search）和上下文蒸餾（context distillation），這些方法對于提供更快、更準確的響應至關重要。

本文將詳細介紹 9 種重要的先進 RAG 技術：

文本分塊
重新排序
利用元數據
混合搜索
查詢重寫
自動裁剪 *上下文蒸餾
微調大型語言模型（LLM）
微調嵌入模型

你還將學習如何使用 Meilisearch、LangChain 和向量數據庫等工具來實現這些策略，以及如何評估哪些策略能真正帶來提升。

下面我們開始深入探討。

1. 文本分塊

文本分塊是將長文檔切分成更小的片段（即“塊”），以便于索引和檢索。

RAG 管道處理的是這些文本塊，而非整個文檔，因此文本塊的質量直接影響檢索準確性和答案清晰度。

如果文本塊過長，AI 模型可能會被干擾；如果過短，則可能丟失上下文。找到合適的平衡點有助于獲得最佳結果。

以下是幾種分塊類型：

簡單分塊： 將文檔分割成固定大小且略有重疊的塊（例如，35 個字符，重疊 5 個字符）。這種方法易于實現，但不考慮語義結構，可能將關鍵思想分割到不同塊中。
語義分塊： 利用嵌入和余弦閾值，根據相似性對句子進行分組。這種方法能保持相關思想的完整性，提高檢索精度，但需要像 BERT 這樣的嵌入模型以及更高的計算性能。
基于語言模型的分塊： 使用大型語言模型（LLM）將文本分割成獨立的語義單元。這種方法能產生高度連貫的結果，但計算成本高昂，可能需要進行微調。

不出所料，每種方法都有其權衡。如果處理的是產品手冊或技術文檔，語義分塊或基于LLM 的分塊可能更具優勢。對于更簡單的內容，固定大小的分塊就足夠了。

2. 重新排序

在 RAG 系統中，初始檢索器會獲取大量的檢索信息，其中有好的，也有不理想的。重新排序（Reranking）是指在將結果傳遞給大型語言模型（LLM）之前，對檢索到的結果進行重新排列，使最相關的信息排在前面。

以下是幾種常見的重新排序方法：

交叉編碼器重新排序： 將用戶查詢和每個候選文本塊輸入到一個 Transformer 模型（如 BERT）中，該模型會評估它們之間的匹配程度。這種方法非常準確，但速度慢且資源密集。當質量比延遲更重要時，此方法最適用。
基于分數重新排序： 使用啟發式方法或相關性分數（如 BM25 提升、關鍵詞搜索匹配）調整排序。這種方法速度快、開銷小，但精細度較低。

這兩種技術都有效，但選擇哪種取決于你能承受的延遲。

3. 利用元數據

利用元數據（Leveraging metadata）是指使用結構化標簽，如日期、作者、領域或文檔類型，來過濾和提升相關結果。

元數據過濾是一種投入低、效果顯著的技術，因為它不需要大量的計算。

以下是其主要子類型：

*日期過濾：移除過時數據，只關注最新文檔。這在金融等快速變化的領域非常有用。然而，過度關注最新內容有時可能會排除重要的歷史文檔。

作者/來源過濾：提升來自可信個人或來源的檢索文檔。這種方法產生幻覺（hallucination）的可能性很低，但你也可能因此錯過一些不那么知名但高度相關的數據。
文檔類型過濾： 根據格式（例如，指南、博客或政策文件）進行過濾。雖然這有助于匹配用戶意圖，但如果元數據不一致，也存在過度過濾的風險。

4. 混合搜索

混合搜索（Hybrid search）結合了基于關鍵詞（稀疏）和基于向量（密集）的檢索方法，以提高結果質量。

這能顯著提高相關性，尤其是在邊緣情況或用戶查詢模糊時。

混合搜索主要有兩種方法：

*分數融合：使用加權分數結合稀疏和密集方法的搜索結果。這種方法能實現平衡的準確性，但需要仔細調整以避免結果嘈雜。

結果合并： 從兩種方法中檢索出最佳結果，然后合并并重新排序。這種方法實現簡單，但存在重復或排序邏輯不一致的風險。

5. 查詢重寫

查詢重寫（Query rewriting）是在檢索過程之前對用戶輸入進行優化。它會重新組織模糊或不明確的查詢，使檢索系統能更好地理解用戶意圖并返回更相關的結果。這對于處理簡短或包含拼寫錯誤的查詢尤其有幫助。

大多數現代生成式 AI系統都在其背后使用各種算法來優化查詢。以下是幾種類型：

同義詞擴展：這種技術會自動添加等效詞來覆蓋更多變體。雖然這可以提高召回率，但也可能引入一些不相關的匹配。
拼寫校正：自動修復任何錯別字或拼寫錯誤。這提升了普通用戶的成功率，但也可能“糾正”一些小眾或有效行話。 *意圖澄清：這一過程使用規則或機器學習將寬泛的查詢轉換為更清晰的查詢。它能提高相關性，但需要訓練數據并增加了復雜性。

6. 自動裁剪 (Autocut)

自動裁剪（Autocut）是根據 token 限制或模型約束動態地修剪文本，而不切斷語義含義。這是一種在不移除關鍵信息的前提下，刪除不那么相關上下文的方法。這很重要，因為許多大型語言模型（LLM）都有嚴格的 token 限制。如果上下文窗口過載，AI 模型可能會產生幻覺、跳過關鍵信息或表現不佳。

以下是兩種常見的自動裁剪策略：

分數修剪：根據重要性對內容進行排名，并裁剪得分最低的部分。雖然優先級設定很智能，但這需要有一個有效的評分機制。
基于規則的修剪：應用固定規則（例如，刪除引言段落或腳注）。這種方法易于實現，但缺乏對細微內容的適應性。

7. 上下文蒸餾

對于復雜的 RAG 系統而言，每次都解析大量文檔并非最佳選擇。上下文蒸餾（Context distillation）有助于將大型文檔濃縮成高價值、有意義的摘要。

如你所知，大型語言模型（LLM）只需要“正確”的信息，而非“所有”信息。更多的上下文不一定意味著更好的結果，甚至可能稀釋最終輸出。上下文蒸餾有助于模型在生成響應時保持專注和準確。

有兩種方法可以實現這一點：

基于摘要的蒸餾：使用提取式或抽象式摘要來保留關鍵點。這種方法產生簡潔的上下文，但可能會遺漏細節。
問題驅動的蒸餾：根據具體問題定制上下文。這種方法高度相關，但依賴于準確的查詢理解。

8. 微調大型語言模型（LLM）

微調大型語言模型（LLM）是指在你的特定數據集上重新訓練預訓練的語言模型，以便更好地理解你期望生成的響應類型。

當僅憑提示工程無法很好地指導模型時，微調尤其有用，特別是在受監管行業或特定領域背景下。

監督式微調：使用標記的問答、代碼或指令進行再訓練。此方法提供精度和控制，但需要精選數據和資源。
基于人類反饋的強化學習：人類對輸出進行評分，模型學習偏好被認可的響應。此方法與價值觀或品牌語調保持一致，但資源密集。

9. 微調嵌入模型

嵌入模型將文檔轉換為向量，以實現文檔檢索。微調嵌入模型意味著重塑檢索模型對相似性的“理解”方式，這在現成的嵌入模型在你的領域表現不佳時至關重要。

對比學習：訓練嵌入模型，使語義相似的文本更接近，而不相似的文本更遠離。這提高了檢索準確性，但需要標記的正向和負向樣本。
領域適應：繼續在你的語料庫上進行訓練，使嵌入模型與你的領域保持一致。這種方法更容易設置，特別是對于未標記的數據，但存在過擬合的風險。

微調大型語言模型（LLM）和嵌入模型可以讓你完全控制檢索和響應生成，為高性能、領域感知的 RAG 模型奠定基礎。## 什么是高級 RAG 技術？

高級 RAG 技術超越了檢索增強生成的基本原理。它們在文本分塊、檢索和內容排序方面更注重細節和細微之處。然而，最終目標是一致的：生成更好、更相關的搜索結果。

無論是優化混合搜索、重寫查詢，還是調整元數據，這些方法都基于檢索增強生成的核心原則，旨在提高準確性和效率。

為什么需要高級 RAG 技術？

基本 RAG 設置的問題在于，它們常常難以處理復雜的查詢。此外，在處理多樣化數據集或在關鍵場景下保持相關性時，它們也常常力不從心。

隨著用戶期望的增長以及大型語言模型（LLM）在生產級工作流程中變得越來越核心，僅僅依靠暴力檢索已經不夠了。我們需要智能的 AI 應用來理解細微差別，并優先考慮來自可信來源的最新數據。

高級技術有助于你從“檢索并希望”轉向“有目的地檢索”。它們解決了幻覺、延遲和內容不匹配等關鍵痛點，同時提高了準確性和性能。

如何在 RAG 中實現高級技術？

你可以使用不同的工具、庫和框架來實現高級檢索技術。

以下是一些可用于實現高級檢索增強生成技術的 RAG 工具：

Meilisearch
Weaviate
LangChain
Pinecone

讓我們進一步了解它們：

1. Meilisearch

Meilisearch 是一個開源工具，在設計時充分考慮了用戶體驗，非常適合實現高級 RAG 管道。它支持可定制的 ranking 規則，并能輕松處理大量文檔集合。

你可以使用 Meilisearch 的混合搜索插件實現混合搜索（結合關鍵詞和向量搜索的相關性）。這可以平衡語義搜索理解與傳統精度。

// 示例代碼片段，用于演示 Meilisearch 的使用場景
// 索引大型文檔為結構化塊
// client.index('my_index').addDocuments([
//   { id: 1, title: 'Chunk 1 of document A', content: '...' },
//   { id: 2, title: 'Chunk 2 of document A', content: '...' },
// ]);

當處理大型文檔時，你可以通過將其作為結構化塊進行索引來提高搜索質量：

// 示例代碼片段，用于演示 Meilisearch 的使用場景
// 查詢帶有元數據的文檔
// client.index('my_index').search('my query', {
//   filter:'document_type = "policy"',
//   // boost results from trusted authors
//   rankingRules: ['author_score:desc', 'typo', 'words', 'proximity', 'attribute', 'sort', 'exactness'],
// });

Meilisearch 的性能和易于集成使其成為構建智能 RAG 管道的首選解決方案，而無需過度復雜化。

2. Weaviate

Weaviate 是一個原生向量搜索引擎，專為高性能語義搜索而構建。它直接與 Transformer 和嵌入模型集成，非常適合 RAG 實現。

3. LangChain

LangChain 是一個 Python/JavaScript 框架，它將大型語言模型（LLM）、檢索組件和工具串聯起來。它使 RAG 工作流模塊化且可配置。

你可以在一個統一的流程中插入重新排序模型、編寫自己的查詢重寫器并管理分塊管道。

4. Pinecone

Pinecone 是一個托管的向量數據庫，專為大規模相似性搜索而構建。它適用于需要閃電般快速、可擴展的向量檢索、重新排序和時間過濾查詢的項目。

結合 Meilisearch 或 LangChain，Pinecone 為你的 RAG 設置增加了可擴展性和生產就緒能力。

如何評估 RAG 系統中的高級技術？

要評估高級 RAG 技術，你需要測試每項技術對檢索質量的影響。目標是實現高精度、豐富的上下文、低延遲和可靠的實際可用性。

為了評估有效性，請關注以下指標：

檢索準確性： 是否返回了最具上下文相關性的文本塊？這會影響下游的一切，包括幻覺率和答案質量。
延遲： 重新排序或混合搜索等技術是否會拖慢你的系統？評估端到端響應時間。* 精確度與召回率： 你返回的相關文檔是太少（或太多）了嗎？你需要找到平衡覆蓋率和專注度的最佳點。
用戶滿意度： 終端用戶多久能準確獲得他們需要的東西？考慮進行 A/B 測試或人工評估。

當你在不犧牲質量的前提下優化速度時，Meilisearch 快速準確的混合引擎脫穎而出。

為什么更智能的 RAG 在實踐中很重要？

高級 RAG 技術最終目的是讓信息檢索更智能，而不僅僅是更快。它們幫助系統超越暴力搜索，轉向上下文感知檢索，從而在不同領域實現擴展。

通過分層應用混合搜索、重新排序和上下文蒸餾等策略，團隊可以設計出在生產環境中提供更精確、更可靠和更高效結果的 RAG 管道。

責任編輯：武曉燕來源： ChallengeHub