RAG架构概述

1. RAG架构的实现方法

1.1 Naïve RAG

1. 将查询拆分为单个关键词

2. 将数据集中的每条记录拆分为关键词

3. 确定共同匹配的长度

4. 选择得分最高的记录

1.2 高级搜索方法

1.2.1 向量搜索（Vector Search）

• 适用于语义丰富的文档

• 将文档和查询转换为向量，然后比较相似度

1.2.2 基于索引的搜索（Index-based Search）

• 比较用户查询向量与索引向量，而非直接与文档内容向量比较

• 实现步骤：
1. 转换查询
2. 计算相似度
3. 识别最佳匹配
4. 检索最佳得分

1.3 Modular RAG

1. 关键词搜索模块
• 适用场景：简单的检索任务
• 特点：快速、直接，适合结构化和明确定义的文档
• 优势：对于简单查询和明确标记的文档，提供快速准确的结果

2. 向量搜索模块
• 适用场景：语义丰富的文档
• 特点：能够捕捉深层语义关系，适合复杂查询
• 优势：在处理需要理解上下文和语义的查询时表现出色

3. 基于索引的搜索模块
• 适用场景：大规模数据集
• 特点：通过预处理和索引提高搜索速度
• 优势：在处理海量数据时能够显著提高检索效率

2. Modular RAG的优势

1. 灵活性：可以根据不同类型的文档和查询需求动态选择最合适的搜索方法

2. 性能优化：通过组合不同的搜索策略，在速度和准确性之间取得平衡

3. 可扩展性：易于集成新的搜索算法和技术，适应不断变化的需求

4. 精确度提升：能够根据查询的复杂度和文档的特性选择最佳的搜索方法，提高检索结果的相关性

3. 实施Modular RAG的考虑因素

1. 文档分析：对文档库进行预处理，确定每种类型文档最适合的搜索方法

2. 查询分类：开发一个系统来分析用户查询，决定使用哪种搜索模块

3. 性能监控：持续监控各个模块的性能，进行必要的调整和优化

4. 用户反馈整合：收集和分析用户反馈，不断改进搜索策略

4. 结论