RAG检索与重排序技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成技术的模型架构，广泛应用于问答系统、对话生成等任务。它的核心思想是通过检索外部知识库或文档来增强生成模型的能力，从而生成更准确、更相关的回答。RAG的检索与重排序技术是其中的关键环节，直接影响生成结果的质量。

1. RAG检索技术

RAG的检索模块负责从大规模文档集合中检索与输入问题相关的文档或段落。检索技术通常分为两个阶段：

1.1 粗粒度检索（First-Stage Retrieval）

• 目标：从海量文档中快速筛选出与输入问题相关的候选文档。
• 常用方法：
  • BM25：一种基于词频和逆文档频率（TF-IDF）的传统检索算法，适用于稀疏向量检索。
  • Dense Retrieval：基于稠密向量表示的检索方法，通常使用双塔模型（Dual Encoder）将问题和文档映射到同一向量空间，通过向量相似度（如余弦相似度）进行检索。
  • Hybrid Retrieval：结合稀疏检索（如BM25）和稠密检索的优势，提升检索效果。

1.2 细粒度检索（Second-Stage Retrieval）

• 目标：在粗粒度检索的基础上，进一步筛选出最相关的段落或句子。
• 常用方法：
  • 段落级检索：将文档切分为段落，使用稠密检索模型对段落进行排序。
  • 句子级检索：进一步细化到句子级别，适用于需要高精度检索的任务。

2. RAG重排序技术

在检索到候选文档或段落后，RAG通常会使用重排序技术对候选结果进行精细化排序，以提升生成模型输入的质量。

2.1 基于模型的重排序（Re-ranking with Models）

• 目标：使用更复杂的模型对候选文档或段落进行重新排序。
• 常用方法：
  • Cross-Encoder：将问题和候选文档拼接在一起，输入到一个深度模型中，直接预测相关性分数。这种方法比双塔模型更精确，但计算成本更高。
  • BERT-based Re-ranker：使用预训练的BERT模型对候选文档进行重排序，通常比传统方法效果更好。

2.2 基于上下文的重排序（Contextual Re-ranking）

• 目标：结合生成模型的上下文信息，动态调整候选文档的排序。
• 常用方法：
  • 生成模型反馈：在生成过程中，根据生成模型的反馈动态调整候选文档的排序。
  • 多轮交互：在多轮对话中，结合历史对话信息对候选文档进行重排序。

2.3 基于多样性的重排序（Diversity-aware Re-ranking）

• 目标：在排序时考虑候选文档的多样性，避免生成结果过于单一。
• 常用方法：
  • Maximal Marginal Relevance (MMR)：在排序时平衡相关性和多样性。
  • 聚类-based 方法：对候选文档进行聚类，确保不同类别的文档都能被选中。

3. RAG检索与重排序的优化策略

• 多模态检索：结合文本、图像等多模态信息进行检索，提升检索的丰富性。
• 动态检索：在生成过程中动态调整检索策略，适应不同的生成需求。
• 知识增强：引入外部知识图谱或结构化数据，提升检索的准确性和生成结果的可靠性。

4. RAG检索与重排序的挑战

• 检索效率：在大规模文档集合中，如何平衡检索效率和检索精度是一个重要挑战。
• 噪声过滤：检索到的文档可能包含噪声，如何有效过滤噪声是一个关键问题。
• 上下文理解：在多轮对话或复杂任务中，如何更好地理解上下文信息并进行检索和重排序是一个难点。

总结

RAG的检索与重排序技术是提升生成模型性能的关键环节。通过结合粗粒度检索、细粒度检索以及基于模型的重排序技术，RAG能够从海量文档中筛选出最相关的信息，从而生成更准确、更相关的回答。未来，随着多模态检索、动态检索等技术的发展，RAG的性能将进一步提升。