“ 檢索，一種世界性的難題 ”

檢索技術或者說搜索技術(雖然檢索與搜索有一定的區別)一直是一個世界級的難題，檢索技術可以說從人類出現就已經開始了；只不過那時的檢索不叫檢索，叫找東西，只不過到二十一世紀之后，隨著互聯網技術的發展，數據檢索成為了一個重要手段。

而今天我們就來談談檢索技術。

檢索

為什么標題是從RAG看檢索技術？

RAG技術是在之前的文章中不只一次的介紹過，RAG是大模型技術的補充，大模型的表現在某種程度上依賴于RAG，而RAG最核心的一點就是更加高效和準確的檢索。

但檢索技術卻不是因為RAG技術才出現的，在RAG技術出現之前，檢索技術用的最多的應該就是搜索引擎了。

從功能的角度出發，互聯網技術的發展特別是移動互聯網時代的來臨，互聯網每天都會產生大量的數據，而怎么把這些數據分門別類，讓需要的人快速從繁雜的數據中找到有用的東西，這是一個值得思考的問題。

而從技術的角度來說，在互聯網技術出現之前，數據或者說資料的管理方式主要是以紙質文檔為主，而互聯網出現之后，數據主要以文件的形式存儲。

但做過技術的人都知道，文件存儲是一個費時又費力的東西；因此，這時一項偉大的發明出現了——那就是數據庫系統。

剛開始的數據庫系統是按照二維關系結構構建的關系數據庫系統，到現在也在大量的使用，比如常見的mysql和oracle等。

使用數據庫的好處是什么？

好處就是速度快，數據一目了然，操作簡單方便。

而隨著技術的發展，不但數據量越來越多，數據形式和格式也越來越復雜，特別是非結構化數據的爆發式增長；因此，非結構化數據的存儲需求越來越大，而且也出現了很多非結構化數據存儲中間件，比如mongodb和redis等。

而數據存儲是一方面，數據的檢索也是一方面；關系型數據庫的好處是一目了然，存儲也方便，但關系型數據庫的數據檢索就沒有想象中的那么強大了。關系型數據庫只能進行一些簡單的字符匹配或模糊查詢，一旦涉及到復雜查詢就無能為力了。

而這時搜索中間件就出現了，比如ES——ElasticSearch，它就是嵌入了分詞的功能，根據某種算法實現完整語句的拆分，使得搜索能力相比傳統關系型數據庫大大增強。

但同樣的是，ES的搜索能力依然有限，它們只能依靠純粹的字符匹配進行檢索；比如說讓你去圖書館找本書，不懂的人只能按照書名去找，而懂的人就可以找到類似的。

而且面對現實世界中復雜的各種關系，簡單的字符匹配顯然無法滿足我們的需求；因此，一種基于語義查詢的方式就出現了。

什么是語義查詢？

比如說，我說幫我搜索一下孫悟空；這時傳統的搜索方式只能搜索到與孫悟空三個字相關的內容；而與齊天大圣，猴哥，弼馬溫相關的數據就無法準確查詢了。

而有了語義分析的功能之后，就知道孫悟空，齊天大圣，弼馬溫，大師兄等等是一個人，這時就可以把與此相關的內容全部查詢出來，而這就是RAG需要干的事情。

這也是為什么說，大模型知識庫的重點是不是模型，也不是知識庫，而是數據的精確檢索。大模型知識庫的好壞，是由檢索能力所決定的，而不是由大模型決定的。 

這也是在昨天關于RAG技術的文章中所說的，怎么提升數據的召回質量，召回數據的質量越高，大模型的生成效果就越好。

嵌入模型的語義分析能力越強，轉化的向量數據效果越好，最終檢索到的數據質量也就越高。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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