RAG 优化 Embedding 模型或调整检索策略

在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，优化 Embedding 模型和调整检索策略是提升检索质量的核心手段。以下是系统化的优化方法和实践指南：

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一、优化 Embedding 模型

Embedding 模型的质量直接决定检索的召回率（Recall）和准确率（Precision）。优化方向包括：

1. 选择或微调更强大的 Embedding 模型

(1) 模型选型

• 通用场景：
  • text-embedding-3-large（OpenAI）
  • bge-large-en-v1.5（中文/英文，智源）
  • gte-large（通用文本嵌入，阿里）
• 领域适配：
  • 使用领域数据微调开源模型（如 bge、e5）。
  • 示例：医疗领域可微调 ClinicalBERT 的 Embedding 层。

(2) 微调方法

• 数据准备：构建领域相关的（query, positive_doc, negative_doc）三元组。
• 损失函数：
  • 对比学习（Contrastive Loss）
  • 三元组损失（Triplet Loss）
• 工具库：

  from sentence_transformers import SentenceTransformer, losses
  model = SentenceTransformer("bge-base-en")
  train_loss = losses.