深入探索高级RAG（检索增强生成）技术

本文专为那些希望突破RAG能力边界的读者而作。我们将深入研究复杂的检索策略、向量数据库的关键作用、智能分块方法、创新的管道架构以及提示工程的细微差别。我们还将介绍如何评估RAG系统并优化其性能。让我们开始吧！

高级检索策略：找到关键信息

检索步骤的质量对RAG系统的成功至关重要。如果无法检索到相关信息，大语言模型（LLM）就无法获得生成高质量响应所需的合适上下文。让我们探讨确保检索器胜任这项任务的方法。

k-NN、ANN与速度的追求

从本质上讲，向量检索是在高维空间中寻找与查询向量最“近”的邻居。

k近邻算法（k-NN）：这是最直接的方法，通常被称为“暴力”搜索。它计算查询向量与数据库中每个向量之间的距离（例如余弦相似度或欧氏距离）。虽然它能保证找到绝对最接近的匹配（完美召回率），但其计算复杂度为O(N)，其中N是向量的数量。这使得它在处理包含数百万或数十亿文档的数据集时慢得不切实际。

近似最近邻（ANN）：对于大多数实际应用，ANN是解决方案。ANN算法构建巧妙的数据结构（索引），通过牺牲少量准确性来换取速度的大幅提升，从而实现更快的搜索。它们不搜索整个数据集，而是智能地导航索引以找到极有可能是最近邻的向量。常见算法包括：

• HNSW（分层可导航小世界）

  ：构建多层图结构，允许从粗略到精细级别快速遍历，显著加快搜索速度。

• IVF（倒排文件索引）

  ：对向量进行聚类，仅在最有希望的聚类中搜索，减少搜索空间。

• LSH（局部敏感哈希）

  ：使用哈希函数