提升RAG性能的全攻略：優化檢索增強生成系統的策略大揭秘 原創 精華
01、概述
近年來，隨著檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）應用的快速普及，其性能優化成為開發者們關注的熱點。盡管基礎RAG管道設計較為簡單，但要滿足實際業務需求，往往需要更高級的優化策略。本文將全面解讀RAG優化的各類方法，幫助大家快速掌握主流策略并在實踐中應用。
02、RAG管道基礎：從零開始理解工作原理
一個標準的RAG管道一般包含以下幾個基本步驟：
- 文檔加載與分塊：將文檔內容拆分為多個小塊（chunk），并將這些塊存儲到向量數據庫（如Milvus或Zilliz Cloud）。
- 檢索相關內容：根據查詢，向量數據庫找到與查詢最相關的Top-K文檔塊。
- 注入上下文：將檢索到的文檔塊作為上下文注入大語言模型（LLM）的提示中。
- 生成回答：LLM結合上下文生成最終的答案。
這種直觀的流程雖然高效，但在復雜場景中可能出現性能瓶頸，比如信息丟失或回答不準確。因此，針對RAG各環節的優化策略便應運而生。
03、RAG優化策略分類：全面覆蓋五大方向
可以將RAG優化策略劃分為以下五大類：
- 查詢優化（Query Enhancement）：通過修改用戶查詢表達方式，使意圖更清晰，提升查詢準確性。
- 索引優化（Indexing Enhancement）：通過改進索引方式，增強文檔塊的檢索效率。
- 檢索器優化（Retriever Enhancement）：提升檢索階段的準確性與上下文覆蓋范圍。
- 生成器優化（Generator Enhancement）：改善提示設計，確保生成更優質的答案。
- 管道優化（Pipeline Enhancement）：優化整體RAG管道流程，動態調整系統執行方式。
接下來，我們將逐一探討每一類優化方法及其應用場景。
一、查詢優化：為系統注入“清晰思路”
在RAG系統中，查詢的準確性至關重要。以下幾種方法能夠幫助優化查詢階段：
1. 假設性問題生成（Hypothetical Questions）
通過大語言模型（LLM）生成一組假設性問題，模擬用戶可能的提問方式。
- 流程：先根據文檔塊生成假設性問題，將其存儲于向量數據庫中。當用戶提交實際查詢時，系統先檢索假設性問題，再返回相關文檔塊供LLM生成答案。
- 優點：緩解跨領域查詢的對稱性問題，提高檢索精度。
- 缺點：生成假設性問題可能增加計算開銷，且存在不確定性。
2. 假設性文檔嵌入（HyDE）
HyDE方法會根據用戶查詢生成一個“假設性回答”，將其轉化為向量嵌入后用于檢索文檔塊。
- 優勢：類似于假設性問題生成，但通過直接生成答案有效處理復雜查詢。
- 不足：生成“假設性回答”需要額外的計算資源。
3. 子查詢拆分（Sub-Queries）
對于復雜查詢，可以先將其拆分為多個子查詢，分別檢索并合并答案。例如：
- 原始查詢：Milvus和Zilliz Cloud的功能有什么不同？
- 拆分后：
- 子查詢1：Milvus的功能有哪些？
- 子查詢2：Zilliz Cloud的功能有哪些？
通過簡化復雜查詢，系統可以更準確地檢索相關內容。
4. 退一步提問（Stepback Prompts）
將復雜的查詢轉化為“退一步”問題。例如：
- 用戶問題：Milvus是否可以存儲10億條記錄的數據集？
- 退一步問題：Milvus能處理的數據集規模上限是多少？
這種方法能夠簡化原始問題，使檢索更具針對性。
二、索引優化：打造高效的文檔檢索方式
索引階段的優化方法可以幫助系統更快速、更精準地定位相關文檔塊。
1. 自動合并文檔塊
在索引過程中，建立“父子層級”：
- 初始檢索時聚焦細粒度子文檔塊。
- 如果多個子塊來自同一父文檔，則將父文檔提供給LLM作為上下文。
此方法已在LlamaIndex中實現，對提升檢索覆蓋率非常有效。
2. 構建分層索引
采用兩級索引結構：
- 第一級存儲文檔摘要，用于快速篩選相關文檔。
- 第二級存儲文檔塊，僅檢索篩選出的相關文檔內的內容。
這種方式在處理大規模數據或分層結構數據（如圖書館藏）時尤為適用。
3. 混合檢索與重排序（Hybrid Retrieval & Reranking）
結合詞頻算法（如BM25）或稀疏嵌入方法（如Splade）與向量檢索。檢索完成后，通過重排序算法（如Cross-Encoder）對結果進行相關性排序。
- 優點：提升了檢索覆蓋率，減少向量召回不足的問題。
三、檢索器優化：讓信息“更近一步”
1. 句子窗口檢索（Sentence Window Retrieval）
在向量數據庫中檢索細粒度文檔塊，但將更大范圍的上下文信息提供給LLM，以減少信息遺漏。
- 注意：窗口大小需要根據業務需求動態調整，避免過多無關信息干擾。
2. 元數據篩選（Meta-data Filtering）
通過時間、類別等元數據過濾檢索結果。例如，對于財報查詢，僅保留用戶指定年份的相關文檔。此方法在數據量龐大且元數據豐富的場景中非常有效。
四、生成器優化：從提示設計到內容生成
1. 壓縮提示信息
對檢索到的文檔塊進行信息壓縮，減少無關細節并強調重點。
- 優點：優化有限提示窗口內的信息利用率，提高生成答案的準確性。
2. 調整提示塊順序
研究發現，LLM更傾向于使用提示開頭和結尾的信息。因此，可以將高置信度文檔塊放置在提示的首尾，以提升回答質量。
五、管道優化：全面提升RAG系統效率
1. 自我反思（Self-reflection）
對于模糊或不確定的文檔塊，系統可進行“二次反思”，利用自然語言推理（NLI）或額外工具進行驗證，從而確保回答的準確性。
2. 查詢路由（Query Routing）
設計一個路由代理，判斷查詢是否需要經過RAG管道。簡單問題可直接由LLM回答，復雜問題則進入RAG系統處理。
- 優勢：提升響應速度，避免不必要的管道資源消耗。
03、總結：實現RAG應用的性能飛躍
盡管標準RAG管道設計較為簡潔，但為了達到實際業務的性能要求，采用多種優化策略是必要的。本文從查詢優化、索引優化、檢索器優化、生成器優化及管道優化五大方向，詳細解析了多種方法及其實際應用場景。
在實際應用中，開發者可以根據需求靈活組合這些策略，為RAG系統注入更多智慧，推動其在多領域的廣泛應用。希望本文的總結能幫助大家快速掌握RAG優化技巧，為您的AI項目提供新思路！
參考：
- ??https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/retrievers/recursive_retriever_nodes/??
- ??https://arxiv.org/abs/2307.03172??
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
