RAG检索：排序、细化

一、引言 (Introduction)

graph TD
    A[用户查询] --> B(检索模块 Retrieval);
    B --> C{排序 Ranking};
    C --> D{细化 Refinement};
    D --> E(生成模块 Generation);
    E --> F[生成答案];
    B -- 索引 Index --> B;

二、检索的基础：找到相关的 “针” (Retrieval Basics: Finding the Relevant Needles)

• 向量数据库 (Vector Databases)： 将文档转换为向量 (一串数字)，然后根据向量之间的相似度来查找相关文档。

• 关系型数据库 (Relational Databases)： 像我们平时用的 Excel 表格一样，将数据 organized 成一张张表格，方便查询。

• 图数据库 (Graph Databases)： 将数据表示成节点和边的关系图，适合处理复杂的关系数据。

• 余弦相似度 (Cosine Similarity)： 计算两个向量之间的夹角余弦值，值越大表示越相似。

• 点积 (Dot Product)： 计算两个向量的点积，值越大表示越相似。

• 欧几里得距离 (Euclidean Distance)： 计算两个向量之间的距离，值越小表示越相似。

三、排序的艺术：将 “针” 堆中最好的 “针” 提出来 (The Art of Ranking: Separating the Best Needles from the Haystack)

• 提高最终生成结果的质量： 将最相关的文档排在前面，可以帮助 AI 生成更准确、更相关的答案。

• 提升用户体验： 用户希望在搜索结果的顶部看到最相关的文档，排序可以满足这种期望。

graph TD
    A[检索到的候选文档] --> B{排序模型 Ranking Model};
    B --> C[排序后的文档列表];
    C --> D{选择 Top K 文档};
    B -- ReRank --> B;
    B -- RankGPT --> B;
    B -- RAG-Fusion (RRF) --> B;

• 1. ReRank：基于更复杂的特征或模型进行重新排序
• ReRank 使用更强大的模型 (例如 BERT、RoBERTa 等前沿的 AI 模型) 重新计算查询和文档之间的相似度，并考虑更多的上下文信息。
• 它可以与其他排序方法结合使用，进一步提升排序效果。

• 2. RankGPT：利用 LLM 的排序能力
• RankGPT 将排序问题转化为一个生成问题，巧妙地利用大型语言模型 (LLM) 的强大能力来进行排序。
• 通过精心设计的提示工程 (Prompt Engineering)，我们可以引导 LLM 根据特定的任务或领域对文档进行排序。

• 3. RAG-Fusion 中的排序：结合多查询结果
• RAG-Fusion 是一种先进的 RAG 技术，它会从用户的原始查询衍生出多个相关的查询。
• 然后，它会使用一种叫做 倒数排序融合 (Reciprocal Rank Fusion, RRF) 的算法，将多个查询的检索结果合并成一个最终的排序列表。
• RRF 算法能够有效地提升检索性能，找到更多相关的文档。

• 4. 其他排序方法
• 除了上述方法，还有一些其他的排序方法，例如 学习排序 (Learning to Rank, LTR) 和 基于图的排序算法 等，它们可以根据不同的应用场景进行选择。

• 平均倒数排名 (Mean Reciprocal Rank, MRR)： 衡量第一个相关文档的排名情况。

• 归一化折扣累积增益 (Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG)： 考虑所有相关文档的排名，并对排名靠后的文档进行“折扣”。

• 精确率 (Precision) 和召回率 (Recall)： 衡量检索到的相关文档的比例和完整性。

四、细化的智慧：提炼 “针” 的精华 (The Wisdom of Refinement: Distilling the Essence of the Needles)

• 去除无关或低质量的文档： 进一步过滤掉与查询无关或质量较低的文档。

• 减少传递给生成模型的信息冗余： 避免向生成模型输入过多不必要的信息，提高生成效率。

• 提高生成效率和准确性： 更精炼的输入可以帮助生成模型产生更准确、更简洁的答案。

graph TD
    A[排序后的文档列表] --> B{细化方法 Refinement Methods};
    B --> C[细化后的文档];
    B -- 基于阈值的过滤 --> B;
    B -- 基于 LLM 的评分 (CRAG) --> B;
    B -- 上下文压缩 --> B;
    B -- 语义理解 --> B;

• 1. 基于阈值的过滤 (Threshold-based Filtering)
• 根据相似度分数或其他指标设定一个阈值，将低于阈值的文档过滤掉。

• 2. 基于 LLM 的评分 (LLM-based Scoring)
• 使用 LLM 对检索到的文档进行评分，并根据评分进行过滤或重新排序。
• CRAG (Corrective Retrieval Augmented Generation) 就是一个很好的例子，它利用 LLM 评估文档的相关性，并在必要时触发网络搜索来补充或替代检索结果。

• 3. 上下文压缩 (Context Compression)
• 使用一些技术 (例如文本摘要) 来缩短文档的长度，同时保留关键信息，从而减轻长上下文带来的挑战。

• 4. 语义理解 (Semantic Understanding)
• 利用自然语言处理 (NLP) 技术识别文档中的关键信息，并根据语义相关性进行过滤或选择。

• 如何在细化过程中保持信息的完整性： 需要避免过度过滤，丢失重要的信息。

• 如何平衡细化的程度和计算成本： 更精细的细化需要更多的计算资源。

五、超越传统检索：主动检索 (Beyond Traditional Retrieval: Active Retrieval)

graph TD
    A[用户查询] --> B{Self-RAG};
    B --> C{检索文档};
    C --> D{评估文档和答案};
    D -- 相关性低 --> E[重写查询];
    D -- 缺乏支撑性 --> C;
    D -- 不够完整 --> F[追问更多问题];
    D -- 答案有害 --> G[拒绝回答];
    D -- 答案满意 --> H[生成答案];
    E --> C;
    F --> B;

• 1. Self-RAG 中的主动检索：让 LLM 成为自己的 “质检员”
• Self-RAG 的核心思想： Self-RAG 引入了 自反思 (self-reflection) 机制，让 LLM 具备自我评估和自我改进的能力。它不再是简单地执行指令，而是会 “思考” 自己的检索和生成结果是否足够好，并根据 “思考” 的结果采取行动。
• 如何利用 LLM 的评分机制指导检索： Self-RAG 的关键在于它使用了特殊的 反思标记 (reflection tokens) 来引导 LLM 对检索到的文档和生成的答案进行评分。这些评分通常包括：
• 相关性 (Relevance): 检索到的文档与查询的相关程度。
• 支撑性 (Support): 生成的答案是否能够得到检索文档的支撑。
• 完整性 (Completeness): 生成的答案是否完整地回答了查询。
• 有害性 (Harmfulness): 生成的答案是否包含有害信息。
• 何时以及如何触发重新检索： Self-RAG 根据这些评分来决定下一步的行动。例如：
• 如果检索到的文档 相关性较低，Self-RAG 可能会 重写查询 (query rewriting)，尝试使用不同的关键词或表达方式来获取更相关的文档。
• 如果生成的答案 缺乏支撑性，Self-RAG 可能会 检索更多文档，以提供更充分的信息。
• 如果生成的答案 不够完整，Self-RAG 可能会 追问更多问题，以获取更全面的信息。
• 如果评分显示不需要检索或生成的答案已经足够好， Self-RAG 则会停止。
• 示例： 假设用户询问 “火星上是否有生命？”，Self-RAG 首先检索到一些关于火星气候的文章，但 LLM 评估后认为这些文章与 “生命” 的相关性不高。Self-RAG 可能会将查询重写为 “火星上是否存在生命的证据？”，然后再次进行检索，这次可能会找到更相关的关于火星上可能存在过的微生物的文章。

• 2. RRR (Rewrite-Retrieve-Read) 中的主动检索：迭代式 “精修” 查询
• RRR 的流程： RRR 是一种迭代式的 RAG 流程，它包括三个步骤：
• 重写 (Rewrite)： 根据当前的检索结果和上下文信息，重写用户的查询。
• 检索 (Retrieve)： 使用重写后的查询进行检索。
• 阅读 (Read)： LLM 阅读检索到的文档并生成答案。
• 如何利用重写机制改进检索： RRR 的核心在于 查询重写 (query rewriting)。通过不断地重写查询，RRR 可以逐步细化检索目标，缩小检索范围，从而找到更精准的答案。重写策略可以包括：
• 添加上下文信息： 将之前的检索结果中的关键词或短语添加到查询中。
• 调整关键词： 根据检索结果，替换或删除查询中的关键词。
• 改变查询方式： 将陈述句改为疑问句，或将一般疑问句改为特殊疑问句。
• 示例： 假设用户询问 “最新的手机有哪些？”，RRR 第一次检索可能会得到一些泛泛的手机信息。根据这些信息，RRR 可能会将查询重写为 “2023 年发布的最新款智能手机有哪些？”，从而将检索范围缩小到特定年份和手机类型。

• 3. CRAG (Corrective Retrieval Augmented Generation) 的主动检索： 把 “守门员” 放在检索阶段
• CRAG 的流程： CRAG 通过引入一个 “评估员” (Evaluator) 的角色，在检索阶段就对文档进行相关性评估，从而决定下一步的行动。
• 评估 (Evaluate): LLM 评估员对每一个检索到的文档判断是否与问题相关 (Relevant, Irrelevant, Neutral)。
• 检索 (Retrieve): 根据评估结果，如果存在相关文档，直接送入 LLM 生成回答；如果所有文档不相关或中立，则触发网络搜索，并将网络搜索结果作为新的输入。
• 如何利用评估机制改进检索：
• 针对性补充外部知识: CRAG 避免了对所有查询都进行网络搜索，只有当内部知识库无法回答时，才进行外部检索，更高效利用资源。
• 提升回答质量: 通过评估员的过滤，确保输入给 LLM 的信息都是相关的，提升最终生成的答案的质量。
• 示例： 用户询问 “LangChain 的最新版本是什么？”，如果内部知识库没有相关信息，所有检索到的文档都被评估员判定为 “不相关”， 这时 CRAG 会触发网络搜索，检索最新的 LangChain 版本信息，并将其作为输入送入 LLM 生成最终答案。

• 4. 其他主动检索方法：探索更多可能性
• 基于强化学习 (Reinforcement Learning) 的检索： 将检索过程建模为一个强化学习问题，让 AI 通过与环境 (例如用户或评估指标) 的交互来学习最优的检索策略。这种方法可以根据不同的反馈信号 (例如用户满意度) 来动态调整检索行为。
• 多轮对话中的检索： 在多轮对话场景中，AI 可以根据对话历史和上下文信息来动态调整检索策略，从而更好地理解用户的意图和需求。例如，在多轮对话中，AI 可以逐步积累用户信息，并在后续的检索中利用这些信息来提高检索的准确性。
• 基于知识图谱的检索： 利用知识图谱中实体之间的关系来改进检索。例如，如果用户查询 “苹果公司的 CEO 是谁？”，AI 可以利用知识图谱中 “苹果公司” 和 “CEO” 之间的关系来找到答案。

• 优势：
• 提高检索的准确性和鲁棒性： 通过动态调整检索策略，主动检索可以更好地适应复杂的查询和多样化的信息需求，并减少检索错误。
• 提升用户体验： 更准确的检索结果可以带来更好的用户体验。
• 更有效地利用计算资源： 通过按需检索，主动检索可以避免不必要的计算，提高效率。

• 挑战：
• 增加系统的复杂性和计算成本： 主动检索通常需要更复杂的模型和算法，以及更多的计算资源。
• 需要仔细设计反馈机制： 主动检索的效果很大程度上取决于反馈机制的设计，例如如何评估检索结果的质量，如何根据反馈信号调整检索策略等。
• 需要更多的数据和训练： 一些主动检索方法 (例如基于强化学习的检索) 需要大量的数据和训练才能达到良好的效果。

六、总结 (Conclusion)