RAG路由：将查询导向正确的数据源

graph LR
    A[用户查询] --> B(RAG 系统);
    B --> C{路由 Routing};
    C --> D[数据源 1];
    C --> E[数据源 2];
    C --> F[数据源 N];
    D --> G(检索);
    E --> G;
    F --> G;
    G --> H(生成答案);

1. 查询转换 (Query Transformation)： 对用户输入的原始查询进行改写、分解或扩展，使其更适合进行检索。例如，将复杂问题分解成多个子问题，或者使用同义词替换等技术改写查询。

2. 路由 (Routing)： 根据转换后的查询，选择合适的数据源。这一步至关重要，因为它决定了后续检索的范围和质量。

3. 查询构建 (Query Construction)： 将自然语言查询转换为特定数据源可以理解的查询语言，例如 SQL、Cypher 或元数据过滤器。

graph LR
    A[原始查询] --> B(查询转换);
    B --> C(路由);
    C --> D(查询构建);
    D --> E[数据源];

• 查询： 经过查询转换步骤处理后的用户查询。

• 数据源信息： 每个数据源的描述信息，包括其擅长处理的主题、支持的查询类型等。这些信息可以手动编写，也可以通过 LLM 自动生成。

graph LR
    A[查询] --> C{LLM};
    B[数据源信息] --> C;
    C --> D[路由决策: 数据源 ID];

• 函数调用 (Function Calling)：
• 函数调用是实现逻辑路由的一种常用方法。通过将数据源信息作为函数参数提供给 LLM，并限制 LLM 的输出为预定义的函数调用格式，可以有效地引导 LLM 进行路由决策。
• 例如，可以定义一个名为 route_query 的函数，该函数接受一个查询字符串和一组数据源描述作为参数。LLM 的输出被限制为调用 route_query 函数，并指定目标数据源的名称。然后，我们可以解析 LLM 的输出，提取函数名和参数，从而得到路由决策。

• Prompt Engineering 提示工程：
• 除了函数调用之外，精心设计的提示 (Prompt) 也可以有效地引导 LLM 进行路由决策。
• 提示工程的关键在于清晰地描述每个数据源的特点和适用范围，并指示 LLM 根据查询的语义选择合适的数据源。
• 例如，可以使用以下提示：“你是一个专家级路由助手，负责将用户问题分配给不同的数据库。向量数据库 A 擅长处理语义相似度查询，关系数据库 B 擅长处理结构化查询，图形数据库 C 擅长处理关系查询。请根据问题 ‘...’，选择合适的数据库。”

• 灵活性强： LLM 可以处理复杂的查询，并根据上下文进行灵活的路由决策。例如，它可以处理包含多个主题的查询，并将其路由到多个数据源。

• 可解释性好： 通过分析 LLM 的推理过程，可以理解路由决策的依据。这对于调试和优化路由系统非常有帮助。

• 适应性强： 可以通过微调 LLM 或调整提示来适应不同的数据源和查询类型。这使得逻辑路由能够应对不断变化的业务需求。

• 依赖 LLM 的性能： 路由的准确性严重依赖于 LLM 的理解和推理能力。如果 LLM 无法准确理解查询的意图或数据源的特点，就可能做出错误的路由决策。

• 计算成本较高： LLM 推理需要一定的计算资源，特别是对于大型 LLM，这可能导致较高的计算成本和较长的延迟。

• 需要精心设计的 Prompt 和 Schema： 为了引导 LLM 做出正确的路由决策，需要仔细设计 Prompt 和预定义的输出格式 (Schema)。这需要一定的专业知识和经验。

• 预定义提示/描述： 首先，需要为每个数据源或查询类型预先定义一组代表性的提示或描述。这些提示或描述应该能够清晰地表达数据源的特点和适用范围。

• 嵌入： 使用嵌入模型 (例如 Sentence Transformers、CoHere Embed 等) 将这些提示或描述以及查询都转换为向量 (也称为嵌入)。这些向量捕获了文本的语义信息。

• 相似度计算： 计算查询向量与各个提示/描述向量之间的相似度。常用的相似度度量方法包括余弦相似度、点积等。

• 路由决策： 选择相似度最高的提示/描述所对应的数据源作为路由目标。

graph TD
    A[查询] --> B(嵌入模型);
    B --> C[查询向量];
    D{预定义提示/描述} --> E(嵌入模型);
    E --> F[提示/描述向量];
    C --> G{相似度计算};
    F --> G;
    G --> H[最高相似度];
    H --> I[路由决策];

• 需要使用嵌入模型，例如：Sentence Transformers, CoHere Embed等。

• 需要计算向量之间的相似度，例如：余弦相似度，点积等。

• 需要存储和检索向量，例如：Chroma, Faiss等。

• 速度快： 基于向量相似度的计算通常比 LLM 推理更快，特别是对于简单的查询。

pie title 速度对比
"语义路由" : 80
"逻辑路由" : 20

• 资源消耗低： 语义路由对计算资源的要求相对较低，因为它不需要进行复杂的推理计算。

• 易于实现： 借助现有的嵌入模型和向量数据库，可以快速搭建语义路由系统。

• 准确性受限于嵌入质量： 嵌入模型能否准确捕捉查询和提示/描述的语义信息至关重要。如果嵌入质量不高，就可能导致错误的路由决策。

• 需要预先定义提示/描述： 需要为每个数据源或查询类型设计合适的提示/描述，这可能需要一定的领域知识和经验。

• 难以处理复杂查询： 对于复杂的、需要推理的查询，语义路由可能无法准确地选择目标数据源。例如，对于需要结合多个数据源的信息才能回答的查询，语义路由可能难以胜任。

• 逻辑路由： 适用于需要处理复杂查询、对准确性和可解释性要求较高的场景。例如，在企业内部知识库问答系统中，用户可能会提出各种复杂的问题，需要 LLM 进行深入的推理才能找到合适的答案。在这种情况下，逻辑路由可以更好地满足需求。

• 语义路由： 适用于对速度和资源消耗敏感、查询类型相对简单的场景。例如，在电商平台的商品搜索中，用户的查询通常比较简单，可以使用语义路由快速匹配到相关的商品类别。

• 先粗后精： 可以先使用语义路由进行快速筛选，将查询路由到几个候选的数据源，然后使用逻辑路由在这些候选数据源中进行更精细的选择。

• LLM 辅助的语义路由： 可以使用 LLM 生成语义路由所需的提示/描述。LLM 可以根据数据源的特点自动生成更准确、更具表达力的提示/描述，从而提高语义路由的准确性。

• 多模态路由： 随着多模态技术的发展，未来的路由系统可能会结合文本、图像、音频等多种模态的信息进行路由。例如，用户可以用图片或语音提问，路由系统需要根据多模态信息理解用户的意图，并将其路由到合适的数据库。

graph LR
    A[用户查询<br>文本/图像/音频] --> B(多模态路由系统);
    B --> C{模态解析};
    C --> D[文本数据源];
    C --> E[图像数据源];
    C --> F[音频数据源];

• 自适应路由： 未来的路由系统可能会更加智能和自适应，能够根据查询的特点和系统的负载情况，动态选择最佳的路由策略。例如，对于简单的查询，可以使用语义路由以提高速度；对于复杂的查询，可以使用逻辑路由以保证准确性。

• 基于强化学习的路由： 可以利用强化学习 (Reinforcement Learning) 技术训练路由 agent。通过与环境 (例如，用户、数据源) 的交互，路由 agent 可以学习到最佳的路由策略，并根据历史经验和反馈不断优化其决策，从而提高路由的准确性和效率。