“ RAG任何一個環節都可能對最終結果造成重大影響，也就是失之毫厘差之千里 ”

RAG——檢索增強生成技術，其技術的核心點在于數據檢索；在RAG系統流程中，需要經過文檔加載，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，比如說數據檢索不準確，冗余數據多，成本高等多個方面；而怎么優化RAG系統是目前大模型應用領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的幾個環節入手，也就是上述的幾個步驟。

RAG檢索效果優化

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

1. 檢索數據庫質量

• 數據覆蓋度：數據庫是否包含與用戶查詢相關的信息。如果缺乏相關數據，即使檢索算法再好也無用。
• 數據時效性：數據庫中的信息是否是最新的，過時信息可能導致生成錯誤或無關內容。
• 數據清洗與去重：冗余、不準確、或噪聲數據會影響檢索質量。

2. 向量化表示質量

• Embedding 模型質量：用于將文本轉化為向量的模型質量至關重要。使用較新的、經過大量領域數據訓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。通常需要根據任務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系，特別是在處理同義詞、反義詞、上下文含義時的表現。

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）：在大型數據集中提高檢索速度，但可能導致少量誤差。

• 索引結構：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. 查詢構造

• 查詢質量：用戶輸入的查詢是否清晰、簡潔，且能準確表達需求。
• 預處理與擴展：

同義詞擴展：對查詢進行同義詞替換或擴展。

關鍵詞提取：從長文本中提取關鍵信息以提高檢索精度。

上下文增強：結合上下文信息改進查詢內容。

5. 召回數量與過濾策略

• 召回數量：檢索的候選結果數量過少可能導致遺漏，過多可能引入噪音。需要根據系統性能和需求調整合適的召回數量。
• 過濾機制：對檢索結果進行篩選，例如去除不相關或置信度低的結果。

6. 領域適配性

• 領域特定數據：如果任務涉及專業領域（如醫學、法律等），檢索數據庫和嵌入模型需要針對該領域進行優化。
• 術語匹配：專業術語或領域特定表達是否被正確捕捉和檢索。

7. 系統性能與延遲

• 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、內存等）。

8. 多模態數據支持

• 文本、圖像等多模態數據：在支持多模態檢索的系統中，圖像、音頻等非文本數據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

• 結果重排序：對檢索結果進行重排序，以提高相關性。
• 融合多種檢索結果：結合不同來源或不同算法的檢索結果，以提高召回的全面性。

10. 噪聲與偏見

• 數據偏見：檢索數據庫中的偏見可能導致結果偏向特定觀點或群體。
• 噪聲數據：低質量或誤導性數據會降低檢索準確性。

優化檢索效果的建議

1. 使用高質量的嵌入模型，如??OpenAI???、??BERT???、??Sentence Transformers?? 等。
2. 定期更新數據庫，保持數據的時效性。
3. 數據預處理與清洗，去除無用或重復數據。
4. 調整相似度度量和檢索參數，根據任務需求進行調優。
5. 引入重排序模型，提高檢索結果的最終質量。
6. 結合領域知識，對查詢和檢索結果進行領域適配優化。

通過綜合考慮這些因素，可以有效提升 RAG 系統的檢索效果和最終生成質量。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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