“ 小块召回，大块生成的策略的作用是提升文档的召回率，并保证文档上下文的连贯性。”
在RAG技术的真实实践过程中，我们经常会遇到的一个问题就是——模型回答的质量不好；当然导致回答质量不好的原因有很多，而我们今天就来讨论一种RAG问答的优化策略——小块召回，大块生成。
从本质上来说其实就是解决了两个问题，小块解决召回问题，大块解决生成问题。
小块召回，大块生成
可能很多人都不明白什么叫做小块召回，大块生成？
小块召回，大块生成的原理很简单；用更小的文档块做召回，解决召回率和准确率问题；用更大的块做生成，解决上下文连贯性问题，提升生成质量。
当然这样说可能很多人都不太理解，其实这个是与具体的技术细节有关。
首先我们要明白一个问题，向量数据库存储数据的原理和传统数据库并没有本质上的区别；都是用一个一个的字段来存储数据，只不过向量数据库有一个比较特殊的点是支持向量计算，而不是基于传统的字符匹配。
其次，可能有人会认为，相似度查询是把文档向量化之后，通过相似度计算的方式检索出相关数据，然后再问答时再把这段数据转换成文本文档。
但在RAG的流程中，在把文档切片之后，虽然会把切片后的文档进行向量化，但同时会保存原文档；我们只是用向量化的数据做相似度计算，而不是用来做生成。
举例来说，向量字段就类似于传统数据库中的ID或某个字段，然后还会有一个原始文档的字段；当根据相似度计算检索到某条记录之后，会把原始文档里的内容传给模型做生成。
所以，向量数据库也是一条记录一条记录的保存数据，而向量是其中的一个字段类型，专门用来做向量检索使用。
而什么是小块检索，大块生成呢？
在文档切片之后，特别是在低质量的切片之后，很多人为了简单方便会直接把切片后的数据进行向量化，这种文档可能存在大量的无关内容或噪音。
比如说word/pdf等类型的文档会存在页眉，页脚，分割符等等；但这些内容对我们来说是没有意义的，只会降低文档的质量。
所以，我们可以选择一种方式，就是对这段文档进行总结或关键字提取；之后再进行向量化，这样就可以大大降低文档的噪音，提升相似度计算的质量；同时，我们继续保存文档原始内容，当召回之后我们并不是把总结之后的文档丢给模型，而是把原始文档丢给模型，这样既能提升文档召回率，也不会影响到参考文档质量。
而以上这个过程就叫做小块召回，大块生成；用更小更准确的文档块做数据召回，用更大更全的文档做增强生成；这样既能保证文档的召回效果，又能保证上下文的连贯性。
总之，RAG系统的优化过程是一个非常复杂且繁琐的过程，我们需要在各个环节对系统做优化和测试，才能真正达到生产级别的需要。
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