一文搞懂RAG：阿里70K算法岗为什么都在用它？

最新推荐文章于 2025-12-16 18:22:05 发布

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#人工智能 #知识图谱 #langchain #prompt #llama #agent #RAG

今天学点啥？每天10分钟，拆解一个真实岗位JD，搞懂一个大模型技术点。

今天拆解的是阿里巴巴智能信息事业部的LLM算法岗，薪资给到了40-70K·16薪（年薪最高112万），JD中的技术要求如下：

✅ 前沿探索：跟踪、研究大语言模型相关领域，包括但不限于模型预训练、指令微调、强化学习、检索增强生成(RAG)、AI Agent等
✅ 业务赋能：基于大规模用户行为数据和高质量标注数据，设计并构建LLM解决方案，以支持搜索广告和信息流广告相关业务
✅ 专业技能：熟悉prompt工程及常用的SFT数据构建方式，了解RAG、AI Agent框架

在阿里这个70K的算法岗中，RAG被多 次明确提及，足见其重要性。

一、RAG是什么？

想深入了解RAG是什么？我们先看一个真实场景：

你在淘宝问客服：“我上个月买的羽绒服，尺码偏大想换小一号，怎么办？”

传统LLM： “您好，关于商品换货，一般需要在收货后7天内申请…”（标准话术，没解决问题）
用了RAG的智能客服： “您好，查询到您10月5日购买的XX品牌羽绒服（订单号123456），该商品支持7天无理由退换。由于您购买的黑色L码库存充足，可以直接为您换成M码，预计3天内送达。是否需要我帮您提交换货申请？”

区别在哪？ 传统LLM只能基于训练数据泛泛回答，RAG系统先检索了你的订单信息、商品库存、售后政策，再生成个性化回复。

看完上面真实场景，再来简单科普下：RAG是什么？

RAG = Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）

传统LLM：答案 = LLM(问题)
RAG系统：答案 = LLM(问题 + 检索到的文档)

有了RAG系统后，大模型的一次问题实际上分为三步执行：

（1）用户提问时，先从知识库里检索相关文档

（2）把检索到的文档和问题一起喂给LLM

（3）LLM基于这些文档生成回答

上面真实场景具体三步执行如下：

code-snippet__js
用户提问："我上个月买的羽绒服，尺码偏大想换小一号，怎么办？"
↓
【Query理解】
├─ 时间范围："上个月" → 2024年10月1日-10月31日
├─ 商品信息："羽绒服"
├─ 问题描述："尺码偏大"
└─ 用户需求："换小一号" = 换货需求
↓
【多路检索阶段】
├─ 向量检索（语义理解）：
│   "尺码偏大想换小一号" = "换货" = "退换" = "尺码不合适"
│   召回：售后政策文档、换货流程、尺码指南
│
├─ BM25检索（关键词匹配）：
│   匹配："羽绒服"、"换"、"尺码"
│   召回：商品相关文档
│
└─ 结构化查询（用户数据库）：
WHERE user_id=当前用户 AND
purchase_date BETWEEN '2024-10-01' AND '2024-10-31' AND
product_name LIKE '%羽绒服%'
结果：订单号123456，10月5日购买黑色L码羽绒服
↓
【混合召回结果】（10个候选文档）
├─ 订单记录：用户10月5日购买XX品牌黑色L码羽绒服
├─ 商品信息：该羽绒服有S/M/L/XL四个尺码
├─ 库存信息：黑色M码当前库存30件
├─ 售后政策：支持7天无理由退换，需吊牌完好
├─ 换货流程：在线提交申请，3个工作日审核
├─ 物流信息：同城3天达，异地5-7天
├─ 尺码对照表：L码胸围110cm，M码胸围106cm
├─ 用户评价：该商品尺码偏大，建议拍小一号
├─ 退换条件：商品未洗涤、未穿着、吊牌完整
└─ 客服话术：主动询问用户需求，提供解决方案
↓
【Rerank重排序】
根据Query相关性打分，精选Top3：
[文档1] 订单记录 - 相关度0.95（直接命中用户订单）
[文档2] 售后政策 - 相关度0.92（回答"怎么办"）
[文档3] 库存信息 - 相关度0.89（确认M码有货）
↓
【构造Prompt】
系统角色：你是阿里巴巴淘宝智能客服助手，需要基于检索到的信息提供个性化服务
参考信息：
[文档1] 用户于2024年10月5日购买XX品牌羽绒服，黑色L码，订单号123456，
订单状态：已收货（10月8日签收）
[文档2] 该商品支持7天无理由退换货政策（从签收日起算），需要商品吊牌完好、
未穿着、未洗涤。换货流程：在线提交申请→客服审核→寄回商品→发出新商品
[文档3] 该商品当前库存状态：黑色M码库存充足（30件），预计3天内可发货；
黑色S码库存2件
用户问题：我上个月买的羽绒服，尺码偏大想换小一号，怎么办？
输出要求：

1. 基于参考信息回答，不要编造
2. 主动提供具体解决方案（不是泛泛的政策介绍）
3. 确认用户需求，询问是否帮助办理
4. 语气友好、专业
   ↓
   【LLM生成回答】
   "您好，查询到您10月5日购买的XX品牌羽绒服（订单号123456），该商品支持7天无理由
   退换。由于您购买的黑色L码库存充足，可以直接为您换成M码，预计3天内送达。
   是否需要我帮您提交换货申请？"
   ↓
   【答案优势分析】
   ✓ 个性化：准确找到用户的订单（10月5日）
   ✓ 准确性：确认了政策（7天无理由）和库存（M码有货）
   ✓ 可操作：给出具体方案（换M码）和时效（3天）
   ✓ 主动服务：询问是否帮助办理，而非让用户自己去找

二、RAG关键技术有哪些？

通过上面真实场景，科普完RAG是什么？如果大家没有编程经验，对RAG三步执行估计比较懵。接下来通过RAG关键技术深度解析来让大家更深入理解。

1. Embedding和向量检索：RAG的核心

什么是Embedding？把文本转成一串数字（向量），让计算机能"理解"语义。

code-snippet__js
"羽绒服" → [0.2, 0.8, 0.1, ..., 0.5]（768个数字）
"冬装外套" → [0.3, 0.7, 0.2, ..., 0.4]
"苹果手机" → [0.9, 0.1, 0.8, ..., 0.2]

如何进行向量检索？简单说就是给两个向量的"相似程度"打分，例如用余弦相似度计算两个向量的相似度。

“羽绒服” vs “冬装外套” = 0.85（很相似）
“羽绒服” vs “苹果手机” = 0.12（不相关）

为什么需要向量检索？语义相近的内容，其向量在空间中的位置也更接近，这样向量检索能快速找到“相似”内容，而不是机械地匹配“相同”的关键词。

传统关键词：用户搜"防寒衣物"，找不到"羽绒服"（词不同）
向量检索：能理解"防寒衣物"和"羽绒服"语义相近，成功匹配

2. 文档切分：看似简单，实则决定成败

为什么要文档切分（Chunk）？为了在精度与上下文之间取得平衡，既能精准定位相关信息，又能为模型提供语义完整的上下文。

（1）LLM上下文限制：GPT-4约8K tokens（约6000字），不能把整本手册都塞进去

（2）精准定位：一份50页的售后政策，只有第3页回答了用户问题，其他是干扰

（3）检索效率：小块匹配更精准

如何进行Chunk大小的权衡？核心是在检索精度与上下文完整性之间找到最佳平衡点。

Chunk大小
优点
缺点
适合场景
小（100-300字）
检索精准
上下文不完整，容易断句
FAQ、问答对
中（500-1000字）
平衡
通用
技术文档、产品手册
大（1500+字）
上下文完整
噪声多、检索不精准
长文章、分析报告

什么是Overlap？Overlap为什么很重要？Overlap是指在对文档进行分块（Chunk）时，相邻文本块之间的重叠部分。适当Overlap可以防止语义切断，从而提高检索召回率。

例如售后政策文本：“商品自签收之日起7天内支持退换货”

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500,      # 中文约250字，相当于1-2个段落
chunk_overlap=50,    # 10%重叠，确保关键句不被切断
separators=["\n\n", "\n", "。", "！", "？", " ", ""]  # 优先按段落、句子切分
)

（1）不加Overlap，切断了关键句。

Chunk1：“商品自签收之日起7天”（不完整）
Chunk2：“内支持退换货”（不完整）
结果：两个chunk都没用！

（2）加50字Overlap，关键信息完整。

Chunk1：“…商品自签收之日起7天内支持退换货…”（完整）
Chunk2：“…7天内支持退换货，需保持吊牌完好…”（完整）
结果：关键信息被两个Chunk都包含了

常见的Overlap配置：一般建议Overlap为Chunk size的10%-20%

Chunk Size
Overlap
Overlap比例
适用场景
500 tokens
50 tokens
10%
短文档、结构清晰
1000 tokens
200 tokens
20%
通用场景（推荐）
2000 tokens
400 tokens
20%
长文档、复杂内容

3. 混合检索：1+1>2的组合拳

什么是混合检索（Hybrid Search）？为什么需要混合检索？混合检索（Hybrid Search） 是指结合多种检索方法来提高RAG系统的检索质量，最常见的是结合向量检索（语义检索）和关键词检索（如BM25）。

例如上面真实场景：用户问"订单号123456的物流信息"

纯向量检索（Dense Retrieval）：匹配到"订单查询"相关文档，但不是这个订单
纯关键词检索（Sparse Retrieval，如BM25）：精确匹配"123456"，但不理解"物流"=“快递”=“配送”
混合检索：既语义理解，又关键词匹配，找到订单123456的物流文档

什么时候必须用混合检索？下面这些场景必须用混合检索：

文档包含大量专有名词（产品名、人名、技术术语）
用户查询包含精确信息（版本号、日期、ID等）
需要高召回率的场景（客服、法律文档）

向量检索（语义检索）和关键词检索（如BM25）的权重怎么选？权重不是随便定的，需要**根据业务场景调优。**

场景
向量权重
关键词权重
通用知识问答
0.7
0.3
技术文档检索
0.5
0.5
产品手册查询
0.4
0.6
代码搜索
0.3
0.7

例如阿里的商品搜索：可能是0.5/0.5，因为既要理解"防寒衣物"（语义），又要匹配"羽绒服"（关键词）

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
# 向量检索器
vector_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 10})
# BM25关键词检索器
bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(chunks)
# 混合检索：70%语义 + 30%关键词
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
retrievers=[vector_retriever, bm25_retriever],
weights=[0.7, 0.3]  # 根据业务A/B测试调优
)

4. 知识图谱检索：理解实体间的关系网络

什么是知识图谱检索（Knowledge Graph Retrieval）？为什么需要它？知识图谱检索是指通过构建实体及其关系的图结构，让RAG系统不仅能检索到相关文本，还能理解实体之间的关联关系，从而提供更准确、更完整的答案。

传统向量检索只能找到"相似"的文本片段，但无法理解实体间的复杂关系。而知识图谱由三个核心元素构成：实体(Entity) - 关系(Relation) - **属性(Attribute)，****通过结构化的知识图谱表示，捕捉数据中实体、关系及全局语义，从而增强LLM的推理能力，解决传统RAG在复杂查询和多跳推理中的局限性。

复杂查询：利用社区聚类（如Leiden算法）生成分层摘要，支持跨文档主题分析（如“近五年AI研究趋势”），实现全局语义理解，解决复杂查询。
多跳推理：通过图谱路径回答需多次关联的问题（如“A事件如何间接导致C结果”）。

什么时候必须用知识图谱检索?

下面这些场景中,知识图谱检索能显著提升RAG效果。

场景	为什么需要知识图谱	示例
多跳推理	需要通过多个关系推导答案	"我朋友的朋友是谁?"需要跨越2层关系
产品对比	需要同时提取多个产品的相同属性	“对比三款手机的电池续航”
故障诊断	需要通过症状→原因→解决方案的因果链	“电脑蓝屏→内存故障→更换内存条”
合规检查	需要追溯政策依据链	"该操作是否合规?"需要检查多层政策关系
个性化推荐	需要理解用户历史行为和产品关联	“购买了A的用户还喜欢B和C”

Rerank重排序：最后一道质量关卡

什么是Rerank重排序？为什么需要重排序？Rerank(重排序) 是在初步检索后，使用更精细的模型对候选文档重新打分和排序，确保最相关的内容排在最前面，提供给LLM生成答案。

（1）初步检索返回了10个文档，但相关性参差不齐

向量检索：返回了语义相似但不精确的文档
关键词检索：匹配到了关键词但上下文不对
知识图谱：找到了相关实体但不是用户真正想要的

（2）所以进行两阶段检索，Rerank按相关性重新排序

粗排：向量检索从100万 → Top100
精排：Rerank从Top100 → Top3

Rerank的核心原理是什么？Rerank模型与初步检索模型的区别如下

对比维度
初步检索(First-stage)
Rerank(Second-stage)
模型类型
双塔模型(Bi-Encoder)
交叉编码器(Cross-Encoder)
计算方式
查询和文档分别编码,计算相似度
查询和文档联合编码,深度交互
速度
快(毫秒级),可预计算文档向量
慢(百毫秒级),必须实时计算
准确性
中等,适合海量召回
高,适合精排Top-K
候选规模
百万级→Top100
Top100→Top5

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import CohereRerank
# Rerank模型
compressor = CohereRerank(
model="rerank-multilingual-v2.0",
top_n=3# 最终返回3个最相关文档
)
# 组合：先向量检索Top10，再Rerank精选Top3
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor,
base_retriever=vector_retriever
)

为什么大厂LLM算法工程师需要深入理解RAG？因为他们需要的不是会调API的人，而是能优化全链路、解决生产问题的工程师。RAG不是简单的"检索+生成"，而是一套完整的系统工程。