结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践

一、引言：混合RAG技术的发展与挑战

在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而，单一的稠密向量检索（如基于Transformer的嵌入模型）在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性，而稀疏向量检索（如BM25）虽擅长精确关键词匹配，却缺乏语义理解能力。如何融合两者优势，构建更鲁棒的检索管道，成为当前研究的热点。

本文将介绍一种基于Qdrant miniCOIL、LangGraph和SambaNova DeepSeek-R1的高级混合RAG方案。该方案通过结合稠密向量的语义理解与稀疏向量的关键词精准匹配，利用LangGraph进行流程编排，并采用SambaNova的高性能LLM实现高效回答生成，为企业级客服聊天机器人等场景提供了创新解决方案。

二、混合检索的核心：稠密与稀疏向量的协同

2.1 稠密向量与稀疏向量的本质区别

• 稠密向量（Dense Vectors）
  以固定长度的数值数组表示文本语义，每个维度对应学习到的语义特征（如“机器学习”可能对应“算法”“数据”“模型”等维度）。典型模型如GTE-Large，生成的向量维度通常为1024或更高，通过余弦相似度衡量文本语义相关性。其优势在于能捕捉上下文抽象意义，适合处理复杂语义查询，如“如何优化深度学习模型的训练效率”。但对精确关键词匹配较弱，可能遗漏包含特定术语但语义间接相关的文档。

• 稀疏向量（Sparse Vectors）
  以高维零矩阵为基础，仅非零位置对应词汇表中的术语，值为词频或重要性分数（如BM25的TF-IDF权重）。例如，查询“人工智能”时，稀疏向量仅在“人工”“智能”对应的索引位置存储非零值。其优势在于精确匹配关键词，适合处理明确术语查询（如“如何申请退款”），但无法区分多义词（如“bank”作为“银行”或“河岸”），在领域特定场景中易因语义歧义导致检索偏差。

2.2 miniCOIL：稀疏神经检索的突破

传统稀疏方法（如BM25）的核心缺陷在于将词汇视为原子单位，无法处理语义歧义。Qdrant提出的COIL（Contextualized Inverted List）尝试通过BERT生成token级32维向量，保留语义信息，但面临存储成本高（每个token需存储32维向量）和分词碎片化问题（如“unhappiness”被拆分为“un”“happiness”，破坏语义完整性）。

miniCOIL则通过轻量化设计解决了这些问题：

• 语义增强BM25

  ：不替代BM25，而是为其添加语义组件。

• 高效存储

  ：采用与BM25兼容的倒排索引，仅存储非零token的低维向量（默认32维），大幅降低存储开销。

• 领域适应性

  ：通过预训练模型学习领域特定语义，在客服、医疗等专业场景中显著提升检索准确性。

三、技术栈搭建：从数据到问答的全流程实现

3.1 环境配置与依赖安装

本方案基于Python生态，需安装以下核心库：

• Qdrant Client<