RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统的性能高度依赖于其召回阶段的质量。高效的召回能力能够确保大语言模型（LLM）获取到最相关、最准确的上下文信息，从而生成高质量的回答。本部分将深入探讨提升RAG召回质量的多种核心策略。

1. 合理设置TOP_K值

在向量检索中，TOP_K参数用于指定召回结果的数量。合理设置TOP_K值是平衡召回率和系统效率的关键。

      docs = knowledgeBase.similarity_search(query, k=10)
    

优化建议：

• 过小： 可能会遗漏相关文档，导致召回率不足。
• 过大： 增加后续重排序和LLM处理的负担，影响推理速度和成本，甚至可能引入不相关信息。
• 动态调整： 考虑根据查询类型、文档库规模或系统资源进行动态调整。例如，对于开放性或模糊查询，可以适当增大K值以增加召回多样性。

2. 优化知识库索引构建

高质量的索引是高效召回的基础。通过改进索引方法，可以增强系统对查询和文档语义的理解。

2.1 知识图谱增强

利用知识图谱（Knowledge Graph, KG）中的语义信息和实体关系，可以显著提升召回的相关性和精确性。

• 语义理解： 知识图谱能够提供结构化的知识，帮助系统理解查询中的实体、概念及其相互关系。
• 实体关系： 通过图谱中的边和节点，可以捕获文档之间的隐式关联，从而在召回时发现更深层次的相关内容。
• 消歧能力： 对于同名异义的实体，知识图谱能够通过上下文关系进行消歧，确保召回的精确性。

3. 引入重排序（Reranking）

重排序是召回阶段的重要后处理步骤，旨在对初步召回的结果进行二次筛选和排序，进一步提升文档与查询的相关性。

重排序模型：
对召回结果进行重排，提升问题和文档的相关性。常见的重排序模型有 BGE-Rerank 和 Cohere Rerank 等。这些模型通常采用更复杂的交叉注意力机制，能够捕捉查询和文档之间的细粒度相关性。

应用场景示例：

• 用户查询： “如何提高深度学习模型的训练效率？”
• 初步召回结果： 系统根据向量相似度初步召回10篇文档，其中可能包含与“深度学习”、“训练效率”相关的文章，但排序不一定最优。
• 重排序过程： BGE-Rerank 对召回的10篇文档进行重新排序。
  • 将与“训练效率”最相关的文档（如“优化深度学习训练的技巧”、“GPU加速训练方法”）排在最前面。
  • 将相关性较低的文档（如“深度学习基础理论”、“神经网络发展史”）排在后面。

混合检索结果的归一化处理：
重排序模型也可以用于归一化处理来自不同召回源（如向量检索和关键词检索）的结果。通过对所有召回结果计算统一的相关性得分并重新排序，可以更好地结合多种检索方法的优势，提升召回质量。

4. 优化查询策略

改进用户查询本身是提升召回效果的直接途径，包括扩展查询范围或改写查询形式。

4.1 多查询生成（Multi-Query Retrieval）

使用大模型将用户原始查询改写成多个语义相近或互补的查询，以增加召回多样性，覆盖用户可能存在的多种意图。

• 原理： LLM根据原始查询生成多个变体，然后对每个变体执行检索，最后将所有检索结果合并。
• 优势： 能够有效解决用户查询模糊、简短或存在多种理解方式的问题，增加召回相关文档的概率。
• 例如： LangChain的 MultiQueryRetriever 支持多查询召回。

      import os
from langchain.retrievers import MultiQueryRetriever
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddings
from langchain_community.llms import Tongyi

# 初始化大语言模型
# 确保DASHSCOPE_API_KEY已设置在环境变量中
DASHSCOPE_API_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
llm = Tongyi(
    model_name="qwen-max",
    dashscope_api_key=DASHSCOPE_API_KEY
)

# 创建嵌入模型
embeddings = DashScopeEmbeddings(
    model="text-embedding-v3",
    dashscope_api_key=DASHSCOPE_API_KEY
)

# 加载向量数据库
# 注意：生产环境中应谨慎使用allow_dangerous_deserialization=True，确保数据来源安全。
vectorstore = FAISS.load_local("./vector_db", embeddings, allow_dangerous_deserialization=True)

# 创建MultiQueryRetriever
retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(
    retriever=vectorstore.as_retriever(),
    llm=llm
)

# 示例查询
query = "客户经理的考核标准是什么？"
# 执行查询
results = retriever.get_relevant_documents(query)

# 打印结果（仅展示部分内容，实际可能更长）
print(f"查询: {query}")
print(f"找到 {len(results)} 个相关文档:")
for i, doc in enumerate(results):
    print(f"\n文档 {i+1}:")
    print(doc.page_content[:200] + "..." if len(doc.page_content) > 200 else doc.page_content)
    

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IGNORE_WHEN_COPYING_END

输出示例：

      查询: 客户经理的考核标准是什么？
找到 5 个相关文档:

文档 1:
理待遇按照人事部门对付科级的待遇标准； 资深客户经理待遇 按照人
事部门对正科级的待遇标准。  
业绩奖励收入是指客户经理每个业绩考核期间的实际业绩所给
与兑现的奖金部分。  
日常工作绩效收入是按照个金客户经理所从事的事务性工作进
行定量化考核，经过工作的完成情况进行奖金分配。该项奖金主要由
个人金融部总经理和各支行的行长其从事个人金融业务的人员进行
分配，主要侧重分配于从事个金业务的基础工作和...

文档 2:
评聘技术职务较低的市场人员，各级领导要加大培养力度，使其尽快百度文库  - 好好学习，天天向上  
-7 入围，并由所在行制定临时奖励办法。  
 
第七章   考核待遇  
第十五条   个人金融业务客户经理的收入基本由三部分组成： 客
户经理等级基本收入、业绩奖励收入和日常工作绩效收入。  
客户经理等级基本收入是指客户经理的每月基本收入， 基本分为
助理客户经理、客户经理、高级客户经理和资深...
...
    

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IGNORE_WHEN_COPYING_END

4.2 双向改写（Query/Doc Rewriting）

双向改写是指将查询改写成文档（Query-to-Doc）或为文档生成查询（Doc-to-Query），旨在解决短文本向量化效果不佳的问题，并增强查询与文档之间的语义匹配。

4.2.1 Query-to-Document (Q2D) 改写

将用户原始查询改写成一段更详细、更具文档风格的描述，使其更能代表潜在相关文档的内容。

• 目的： 原始查询可能过于简短，无法充分表达用户意图或缺乏足够的上下文信息。通过Q2D改写，将短查询扩展为一段“假想的文档”，使其与数据库中的长文档在语义上更匹配。
• 示例：
  • 用户查询： “如何提高深度学习模型的训练效率？”
  • Q2D改写（LLM生成）：提高深度学习模型的训练效率可以从以下几个方面入手：1. 使用更高效的优化算法，如AdamW或LAMB。2. 采用混合精度训练（Mixed Precision Training），减少显存占用并加速计算。3. 使用分布式训练技术，如数据并行或模型并行。4. 对数据进行预处理和增强，减少训练时的冗余计算。5. 调整学习率调度策略，避免训练过程中的震荡。

4.2.2 Document-to-Query (D2Q) 生成

为文档生成一系列与该文档内容高度相关的、用户可能提出的假设性查询。

• 目的： 增强文档的可检索性，特别是在用户查询与文档原始表述差异较大时。通过为文档预先生成多种查询，可以提高在查询空间中的召回率。
• 示例：
  • 原始文档内容： 本文介绍了深度学习模型训练中的优化技巧，包括： 1. 使用AdamW优化器替代传统的SGD。 2. 采用混合精度训练，减少显存占用。 3. 使用分布式训练技术加速大规模模型的训练。 IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. TextIGNORE_WHEN_COPYING_END
  • D2Q生成（LLM生成） 一组可能的查询： 1. 如何选择深度学习模型的优化器？ 2. 混合精度训练有哪些优势？ 3. 分布式训练技术如何加速深度学习？ 4. 如何减少深度学习训练中的显存占用？ 5. 深度学习模型训练的最佳实践是什么？ IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. TextIGNORE_WHEN_COPYING_END
  • 召回： 在检索时，可以使用用户查询与这些D2Q生成的查询进行匹配，如果匹配成功，则召回相应的文档。

5. 综合索引策略

结合多种索引类型和检索方法，能够有效提升召回的广度和深度，应对不同类型的查询和文档。

5.1 混合检索（Hybrid Retrieval）

将离散索引（Sparse Indexing，如BM25、关键词匹配）与连续索引（Dense Indexing，如向量检索）相结合，通过融合策略提升召回效果。

• 优势：
  • 离散索引： 擅长精确匹配关键词，对领域专有名词和长尾查询有良好表现。
  • 连续索引： 擅长语义理解和泛化，能处理同义词、近义词和语义相关性。
  • 互补性： 结合两者可以兼顾关键词精确匹配和语义泛化能力，提高召回的准确性和覆盖率。
• 实现方式： 通常通过加权融合或Ensemble Retriever等技术，将不同召回源的结果进行归一化和合并。

5.1.1 离散索引扩展

使用关键词抽取、实体识别等技术生成离散索引，与向量检索互补，提升召回准确性。

• 1. 关键词抽取： 从文档中提取重要的关键词，作为离散索引的一部分，用于补充向量检索的不足。
  • 文档内容： 本文介绍了深度学习模型训练中的优化技巧，包括： 1. 使用AdamW优化器替代传统的SGD。 2. 采用混合精度训练，减少显存占用。 3. 使用分布式训练技术加速大规模模型的训练。 IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. TextIGNORE_WHEN_COPYING_END
  • 通过关键词抽取技术（如TF-IDF、TextRank、LlamaIndex关键词提取）提取： ["深度学习", "模型训练", "优化技巧", "AdamW", "混合精度训练", "分布式训练"] IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. TextIGNORE_WHEN_COPYING_END
  • 召回场景： 当用户查询“如何优化深度学习模型训练？”时，离散索引中的关键词能够快速匹配到相关文档。
• 2. 实体识别： 从文档中识别出命名实体（如人名、地点、组织、时间等），作为离散索引的一部分，增强检索的精确性。
  • 文档内容： 2023年诺贝尔物理学奖授予了三位科学家，以表彰他们在量子纠缠领域的研究成果。 IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. TextIGNORE_WHEN_COPYING_END
  • 通过实体识别技术（如SpaCy、BERT-based NER）提取： ["2023年", "诺贝尔物理学奖", "量子纠缠"] IGNORE_WHEN_COPYING_START content_copy download Use code with caution. TextIGNORE_WHEN_COPYING_END
  • 召回场景： 当用户查询“2023年诺贝尔物理学奖的获奖者是谁？”时，离散索引中的实体能够快速匹配到相关文档。

5.1.2 连续索引扩展（多模型融合）

结合多种向量模型（如OpenAI的Ada、智源的BGE、阿里通义的text-embedding-v3等）进行多路召回，取长补短，提升召回多样性。

• 优势： 不同嵌入模型对文本的理解和编码方式可能有所差异，结合多个模型可以捕获更全面的语义信息。
• 实现： 对同一查询使用多个嵌入模型生成向量，分别进行召回，然后将结果合并后进行重排序。

5.2 Small-to-Big 检索（小-大检索）

Small-to-Big 索引策略： 一种高效的检索方法，特别适用于处理长文档或多文档场景。其核心思想是通过小规模内容（如摘要、关键句或段落）建立索引，并链接到大规模内容主体中。这种策略的优势在于能够快速定位相关的小规模内容，并通过链接获取更详细的上下文信息，从而提高检索效率和答案的逻辑连贯性。

核心机制：

1. 构建小规模内容索引：
   • 摘要： 从每篇完整论文中提取摘要作为索引内容。
     • 示例：
       • 摘要1：本文介绍了Transformer 模型在机器翻译任务中的应用，并提出了改进的注意力机制。
       • 摘要2：本文探讨了Transformer 模型在文本生成任务中的性能，并与RNN 模型进行了对比。
   • 关键句/关键段落： 从长文档中提取与核心主题相关的关键句或重要段落作为索引。
     • 示例：
       • 关键句1：Transformer 模型通过自注意力机制实现了高效的并行计算。
       • 关键句2：BERT 是基于Transformer 的预训练模型，在多项NLP 任务中取得了显著效果。
   • 这些小规模内容被向量化并构建索引。
2. 链接到大规模内容：
   • 每个小规模索引单元都与对应的原始大规模内容（如完整的文档、PDF文件）建立明确的链接（例如：文档ID、URL、文件路径）。
   • 大规模内容示例：
     • 论文1：链接到完整的PDF 文档，包含详细的实验和结果。
     • 论文2：链接到完整的PDF 文档，包含模型架构和性能分析。
3. 检索与上下文补充：
   • 小规模内容检索： 用户输入查询后，系统首先在小规模内容索引中快速检索匹配的内容。
   • 获取大规模上下文： 当小规模内容（如摘要或关键句）匹配到用户的查询后，系统会通过预定义的链接找到对应的大规模原始文档。
   • 上下文填充： 将检索到的大规模原始文档（或其相关片段）作为RAG系统的上下文输入，结合用户查询和小规模内容，提供给LLM进行更详细的回答生成。

优势：

• 提高检索效率： 对小规模内容进行检索比对整个长文档进行检索更高效。
• 改善召回精确性： 索引小规模内容有助于更精准地捕获核心语义。
• 提供完整上下文： 在小规模内容召回后，仍能获取长文档的完整信息，避免截断导致的语义丢失。
• 应对长文档挑战： 有效解决LLM上下文窗口限制和长文档处理效率低下的问题。

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