“ RAG任何一個環(huán)節(jié)都可能對最終結(jié)果造成重大影響，也就是失之毫厘差之千里 ”

RAG——檢索增強生成技術(shù)，其技術(shù)的核心點在于數(shù)據(jù)檢索；在RAG系統(tǒng)流程中，需要經(jīng)過文檔加載，切片，嵌入，存儲和檢索等多個步驟。

但從實際效果來看，RAG檢索還存在很多問題，比如說數(shù)據(jù)檢索不準(zhǔn)確，冗余數(shù)據(jù)多，成本高等多個方面；而怎么優(yōu)化RAG系統(tǒng)是目前大模型應(yīng)用領(lǐng)域中一個亟待解決的問題。

但具體怎么解決這些問題，就需要從RAG的幾個環(huán)節(jié)入手，也就是上述的幾個步驟。

RAG檢索效果優(yōu)化

在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統(tǒng)中，檢索效果直接影響生成的最終質(zhì)量。影響 RAG 檢索效果的原因主要包括以下幾個方面：

1. 檢索數(shù)據(jù)庫質(zhì)量

• 數(shù)據(jù)覆蓋度：數(shù)據(jù)庫是否包含與用戶查詢相關(guān)的信息。如果缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)，即使檢索算法再好也無用。
• 數(shù)據(jù)時效性：數(shù)據(jù)庫中的信息是否是最新的，過時信息可能導(dǎo)致生成錯誤或無關(guān)內(nèi)容。
• 數(shù)據(jù)清洗與去重：冗余、不準(zhǔn)確、或噪聲數(shù)據(jù)會影響檢索質(zhì)量。

2. 向量化表示質(zhì)量

• Embedding 模型質(zhì)量：用于將文本轉(zhuǎn)化為向量的模型質(zhì)量至關(guān)重要。使用較新的、經(jīng)過大量領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練的嵌入模型通常效果更好。
• 向量維度：向量維度過高或過低都可能影響檢索效果。通常需要根據(jù)任務(wù)需求來選擇合適的維度。
• 語義表示能力：嵌入模型是否能夠有效捕捉文本的語義關(guān)系，特別是在處理同義詞、反義詞、上下文含義時的表現(xiàn)。

3. 檢索方法與算法

• 相似度度量：常用的相似度度量方法有余弦相似度、歐氏距離等。不同的任務(wù)可能需要不同的度量方式。
• 檢索策略：

最近鄰搜索（KNN）：檢索前 K 個最接近的向量。

近似最近鄰搜索（ANN）：在大型數(shù)據(jù)集中提高檢索速度，但可能導(dǎo)致少量誤差。

• 索引結(jié)構(gòu)：例如，使用HNSW（Hierarchical Navigable Small World）、FAISS等高效索引庫可以提高檢索效率。

4. 查詢構(gòu)造

• 查詢質(zhì)量：用戶輸入的查詢是否清晰、簡潔，且能準(zhǔn)確表達(dá)需求。
• 預(yù)處理與擴(kuò)展：

同義詞擴(kuò)展：對查詢進(jìn)行同義詞替換或擴(kuò)展。

關(guān)鍵詞提取：從長文本中提取關(guān)鍵信息以提高檢索精度。

上下文增強：結(jié)合上下文信息改進(jìn)查詢內(nèi)容。

5. 召回數(shù)量與過濾策略

• 召回數(shù)量：檢索的候選結(jié)果數(shù)量過少可能導(dǎo)致遺漏，過多可能引入噪音。需要根據(jù)系統(tǒng)性能和需求調(diào)整合適的召回數(shù)量。
• 過濾機(jī)制：對檢索結(jié)果進(jìn)行篩選，例如去除不相關(guān)或置信度低的結(jié)果。

6. 領(lǐng)域適配性

• 領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)：如果任務(wù)涉及專業(yè)領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)、法律等），檢索數(shù)據(jù)庫和嵌入模型需要針對該領(lǐng)域進(jìn)行優(yōu)化。
• 術(shù)語匹配：專業(yè)術(shù)語或領(lǐng)域特定表達(dá)是否被正確捕捉和檢索。

7. 系統(tǒng)性能與延遲

• 檢索速度：高延遲會影響用戶體驗，尤其是在實時應(yīng)用場景中。
• 計算資源：向量檢索的性能受限于硬件資源（CPU、GPU、內(nèi)存等）。

8. 多模態(tài)數(shù)據(jù)支持

• 文本、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)：在支持多模態(tài)檢索的系統(tǒng)中，圖像、音頻等非文本數(shù)據(jù)的向量化和檢索方法也會影響整體效果。

9. 后處理與融合策略

• 結(jié)果重排序：對檢索結(jié)果進(jìn)行重排序，以提高相關(guān)性。
• 融合多種檢索結(jié)果：結(jié)合不同來源或不同算法的檢索結(jié)果，以提高召回的全面性。

10. 噪聲與偏見

• 數(shù)據(jù)偏見：檢索數(shù)據(jù)庫中的偏見可能導(dǎo)致結(jié)果偏向特定觀點或群體。
• 噪聲數(shù)據(jù)：低質(zhì)量或誤導(dǎo)性數(shù)據(jù)會降低檢索準(zhǔn)確性。

優(yōu)化檢索效果的建議

1. 使用高質(zhì)量的嵌入模型，如??OpenAI???、??BERT???、??Sentence Transformers?? 等。
2. 定期更新數(shù)據(jù)庫，保持?jǐn)?shù)據(jù)的時效性。
3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗，去除無用或重復(fù)數(shù)據(jù)。
4. 調(diào)整相似度度量和檢索參數(shù)，根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
5. 引入重排序模型，提高檢索結(jié)果的最終質(zhì)量。
6. 結(jié)合領(lǐng)域知識，對查詢和檢索結(jié)果進(jìn)行領(lǐng)域適配優(yōu)化。

通過綜合考慮這些因素，可以有效提升 RAG 系統(tǒng)的檢索效果和最終生成質(zhì)量。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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