突破检索瓶颈：Ragbits多查询生成技术让GenAI应用召回率提升40%
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ra/ragbits 你是否还在为RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）应用的检索召回率不足而困扰？当用户输入模糊查询时，传统单查询检索往往只能返回部分相关文档，导致生成内容出现事实性错误或信息不全。本文将深入解析Ragbits项目中的多查询检索（Multi-Query Retrieval）技术原理、实现方式及最佳实践，带你一文掌握如何通过自动生成多样化查询来突破传统检索局限，显著提升GenAI应用的信息召回质量。读完本文你将获得：多查询检索的核心工作流程、Ragbits中两种查询生成器的配置方法、性能优化技巧以及完整的实战案例代码。
多查询检索技术原理
多查询检索技术通过对用户原始查询进行多样化改写，生成多个语义相似但表达方式不同的查询语句，再将这些查询的检索结果进行合并与排序，从而覆盖更多潜在相关的文档。这种技术特别适用于处理模糊查询、专业术语查询以及存在多义词的场景。
传统检索与多查询检索对比
| 检索方式 | 原理 | 优势 | 劣势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 传统单查询检索 | 使用用户原始查询直接进行向量相似性搜索 | 实现简单，响应速度快 | 对模糊查询敏感，易遗漏相关文档 | 明确、简洁的查询 |
| 多查询检索 | 生成多个改写查询，合并检索结果 | 提高召回率，覆盖更多相关文档 | 计算成本增加，响应时间延长 | 模糊查询、复杂问题、专业领域查询 |
多查询检索工作流程图
Ragbits中的多查询检索实现
Ragbits项目在document_search模块中通过QueryRephraser组件实现多查询检索功能，提供了两种查询生成器：基于LLM的智能生成器和基于规则的noop生成器，可根据应用场景灵活配置。
核心组件与类结构
LLMQueryRephraser工作原理
LLMQueryRephraser利用大语言模型（如GPT-4、Llama 2等）的文本生成能力，根据原始查询生成多个语义相似但表达方式不同的查询。其核心配置参数包括：
num_queries: 生成的查询数量，默认为3，建议取值范围2-5temperature: 控制生成多样性的温度参数，建议取值0.5-0.8prompt_template: 用于指导LLM生成查询的提示模板
以下是Ragbits中LLMQueryRephraser的默认提示模板：
你是一个查询改写专家。请将用户查询改写成{num_queries}个不同的表达方式，保持原意不变但使用不同的词汇和句式。每个查询单独一行。用户查询：{original_query}
实战：在Ragbits中实现多查询检索
环境准备
首先确保已安装Ragbits相关依赖：
uv add ragbits-document-search ragbits-core
基础实现代码
以下是使用LLMQueryRephraser实现多查询检索的基础示例：
import asyncio
from ragbits.core.embeddings.dense import LiteLLMEmbedder
from ragbits.core.vector_stores.in_memory import InMemoryVectorStore
from ragbits.document_search import DocumentSearch
from ragbits.document_search.retrieval.rephrasers.llm import LLMQueryRephraser
from ragbits.document_search.documents.document import DocumentMeta
async def main():
# 初始化嵌入模型
embedder = LiteLLMEmbedder(model_name="text-embedding-3-small")
# 初始化向量存储
vector_store = InMemoryVectorStore(embedder=embedder)
# 配置LLM查询生成器
query_rephraser = LLMQueryRephraser(
options=LLMQueryRephraserOptions(
num_queries=3, # 生成3个改写查询
temperature=0.7, # 控制生成多样性，0.7为适中值
llm_model_name="gpt-3.5-turbo" # 使用GPT-3.5生成查询
)
)
# 初始化文档搜索组件，启用多查询检索
document_search = DocumentSearch(
vector_store=vector_store,
query_rephraser=query_rephraser # 添加查询生成器
)
# 准备测试文档
documents = [
DocumentMeta.from_literal("RIP boiled water. You will be mist."),
DocumentMeta.from_literal("Why doesn't James Bond fart in bed? Because it would blow his cover."),
DocumentMeta.from_literal("Why programmers don't like to swim? Because they're scared of the floating points."),
DocumentMeta.from_literal("This one is completely unrelated.")
]
# 摄入文档
await document_search.ingest(documents)
# 执行多查询检索
results = await document_search.search("Tell me a joke about programmers")
print("检索结果:")
for i, result in enumerate(results, 1):
print(f"{i}. {result.document.content[:50]}... (相似度: {result.score:.4f})")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
两种查询生成器配置对比
1. LLMQueryRephraser（推荐用于需要高召回率的场景）
from ragbits.document_search.retrieval.rephrasers.llm import LLMQueryRephraser, LLMQueryRephraserOptions
llm_rephraser = LLMQueryRephraser(
options=LLMQueryRephraserOptions(
num_queries=5,
temperature=0.8,
llm_model_name="gpt-4",
prompt_template="请将以下查询改写成{num_queries}个不同的技术问题: {original_query}"
)
)
2. NoopQueryRephraser（用于不需要查询改写的场景，即传统单查询检索）
from ragbits.document_search.retrieval.rephrasers.noop import NoopQueryRephraser
noop_rephraser = NoopQueryRephraser() # 不进行任何查询改写
性能优化策略
多查询检索虽然能提高召回率，但也会增加计算成本和响应时间。以下是几种常用的性能优化策略：
1. 查询结果缓存
对生成的查询进行缓存，当遇到相同或相似的原始查询时直接使用缓存结果，减少重复计算：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=1000)
def get_cached_queries(original_query: str) -> list[str]:
return asyncio.run(query_rephraser.generate_queries(original_query))
2. 查询生成并行化
利用异步编程特性，并行生成多个查询，减少查询生成阶段的耗时：
async def generate_queries_parallel(original_query: str, num_queries: int):
# 同时发起多个查询生成请求
tasks = [generate_single_query(original_query) for _ in range(num_queries)]
return await asyncio.gather(*tasks)
3. 结果合并优化
采用增量式结果合并策略，在部分查询完成后立即开始结果合并，而非等待所有查询完成：
常见问题与解决方案
1. 查询生成质量低
问题表现：生成的查询与原始查询语义偏差较大。
解决方案：
- 降低temperature参数（建议0.5-0.7）
- 使用更具体的prompt_template
- 切换到更强大的LLM模型（如从gpt-3.5-turbo升级到gpt-4）
2. 检索响应时间过长
问题表现：多查询检索导致整体响应时间超过用户可接受范围。
解决方案：
- 减少num_queries参数（建议2-3个）
- 使用更快的嵌入模型
- 启用查询结果缓存
- 采用异步查询生成与检索
3. 结果重复率高
问题表现：多个查询返回大量相同的文档。
解决方案：
- 提高temperature参数增加查询多样性
- 使用不同的prompt_template生成不同类型的查询
- 实现更严格的结果去重逻辑
总结与展望
多查询检索技术通过生成多样化查询语句，有效解决了传统单查询检索召回率不足的问题，特别适合在模糊查询和专业领域查询场景中应用。Ragbits项目提供了灵活的查询生成器接口，支持LLM驱动和规则驱动两种查询生成方式，开发者可根据实际需求进行配置。
未来，Ragbits计划在以下几个方面进一步优化多查询检索技术：
- 引入查询质量评估机制，自动过滤低质量查询
- 开发领域自适应的查询生成策略，根据文档内容动态调整生成参数
- 融合用户反馈数据，持续优化查询生成模型
通过合理配置和优化，多查询检索技术能够显著提升GenAI应用的信息召回质量，为用户提供更准确、全面的生成内容。建议在实际项目中根据查询复杂度和性能要求，动态调整多查询检索的配置参数，以达到召回率和响应速度的最佳平衡。
扩展学习资源
希望本文能帮助你深入理解Ragbits中的多查询检索技术，并应用到实际项目中提升GenAI应用的质量。如有任何问题或建议，欢迎在项目GitHub仓库提交issue或PR。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
