【收藏必备】小白也能懂：文本召回与大模型RAG的向量检索技术入门

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原创最新推荐文章于 2026-04-21 02:03:37 发布 861 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回 大模型外挂知识库优化旨在通过利用大模型辅助召回，提高文档召回和模型回答的质量。HYDE策略通过生成假答案并结合用户问题进行向量召回，增强召回效果，但在微调过的向量化模型上效果不佳。FLARE策略提出主动多次召回，通过设计prompt让模型在需要时自动触发召回，解决了传统一次召回的不足。策略1通过增加生成主动召回标识的概率来促进召回，策略2则基于生成词的概率进行召回，提高了召回的准确性和效率。总体而言，这些策略通过优化召回过程，显著提升了大模型外挂知识库的性能和回答质量。阅读详情

本文深入解析文本召回技术，详解大模型RAG的核心原理。从稀疏检索的TF-IDF、BM25到稠密检索的BERT、GPT，全面对比各类模型的特点与应用场景。无论您是刚入门的小白还是寻求进阶的程序员，本文都将帮助您构建完整的知识体系，掌握向量检索的关键技术，为构建高效的大模型应用奠定坚实基础。

什么是文本召回？是从向量数据库中召回与用户问题相关的文本片段。

最简单的文本召回环节示意图如下所示：

文本召回模型是大模型RAG的核心，介绍一下经典模型，包括稠密向量检索模型和稀疏向量检索模型。一类是基于BERT、GPT等深度学习模型的稠密向量检索模型，一类是以TF-IDF、BM25为代表的稀疏向量检索模型。稠密向量检索模型更擅长提取文本中的语义信息，稀疏向量检索模型更擅长提取关键词信息。大家看到常用的混合检索是把这两类模型优点都吸收了。

稀疏向量检索模型

介绍TF-IDF模型前，先介绍下最初的朴素词袋模型，朴素词袋模型是将文本片段转换为向量的一种最简单的方法，它将文本看作一个“袋子”，只关注文本中是否包含某个词，并统计每个词出现的频率，而不考虑词的顺序，也无法提取文本的语义信息。这个模型存在2个缺点，1是没有考虑文本长度对词频的影响，文本越长，某些词的可能性就会越大。2是该模型没有考虑常见词（如“的”，“你”）的权重问题。

TF-IDF是由词频（TF）和逆文件频率（IDF）相乘得到的。TF-IDF就是解决以上2个问题，它的核心思想是，一个词在一段文本中出现的次数越多，同时在其他文本中出现的次数越少，越能够代表该段文本。像一些搜索，检索类的框架用这个算法来推荐打分，比如Elasticsearch相关评分度。

BM25与朴素词袋模型和TF-IDF不同，它不是先计算文本向量，再通过向量计算相似度，而是直接根据查询文本和候选文本计算相似度。BM25是一个改进版，1是它考虑了词频对相似度评分的饱和度影响。比如一段100个词的文本，其中有10个词是“桃子”，根据BM25的思想，认为该文本跟“桃子”是强相关，而不要求“桃子”出现100词才能认为强相关。BM25会设置一个阈值，当到达了后，后续再出现就不会产生很大的影响。2是BM25在计算相似度时不仅考虑当前文本的长度，还考虑它与平均文本长度的相对大小。

稠密向量检索模型

BERT模型是基于transformer编码器结构而来的。每个位置的token拥有双向注意力，在句子开头位置的[cls]token也可以感知文本的全局信息。允许他前后翻看，联系上下文来理解每一个词、每一句话的真正含义。

GPT模型是基于transformer解码器结构而来的。它采用的单向注意力机制，每个位置的token只能感知到其之前的信息。如果想用单个位置向量来代表句向量，那么只能选用最后位置的向量。他只能根据已经写出来的内容（上文）来预测下一个最可能是什么（单向注意力）。

通过以上我们也了解为什么BERT更适合做情感分析，文本分类，语义分析；GPT则更适合做生成式的创造和预测内容，比如创造文章，对话聊天。