自然语言处理:第七十九章 RAG落地应用中的挑战与解决方案

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随着自然语言处理技术的快速发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为一种结合了检索和生成的方法，逐渐成为构建高效问答系统的重要工具。然而，在实际应用中，RAG系统仍然面临许多挑战。本文将详细介绍RAG过程中常见的问题及其解决方案，并结合应用场景进行优化，帮助开发者和研究人员更好地应对这些挑战，后续的文章中将详细讲解每一个问题的解决思路及代码实现。

一、Query 相关的问题及解决方案

问题1：Query 表达不充分

描述： 用户的查询可能无法准确地表达其需求，特别是在电商或特定领域的搜索中，用户的查询可能包含多个条件，这些条件难以通过简单的embedding来表达。

解决方案：

• 多条件处理：将用户的查询拆分成多个子查询，分别处理后再合并结果。例如，用户查询“我想要一条黑色皮质迷你裙，价格低于20美元”，可以将其拆分为“黑色”、“皮质”、“迷你裙”、“价格低于20美元”等多个条件，分别进行检索，最后合并结果。
• 属性提取：从用户的查询中提取关键属性（如价格、颜色等），并通过这些属性进行精确过滤。例如，使用大模型对用户的查询进行解析，提取出“黑色”、“皮质”、“迷你裙”、“价格 < 20美元”等属性，然后通过这些属性在数据库中进行精确检索。

应用场景： 在电商平台中，用户查询“我想要一条黑色皮质迷你裙，价格低于20美元”。系统首先使用大模型解析出关键属性“黑色”、“皮质”、“迷你裙”和“价格 < 20美元”，然后通过这些属性在数据库中进行精确检索，确保返回的商品列表符合用户的查询条件。

问题2：Query 转换不精准

描述： 将用户的自然语言查询转换为系统能够理解的形式时，可能存在转换不准确的问题，导致检索结果与用户需求不符。

解决方案：

• 大模型辅助：使用大模型对用户的自然语言查询进行理解和转换，生成更精确的检索条件。例如，使用BERT或其他预训练模型对用户的查询进行嵌入，然后通过这些嵌入向量在向量数据库中进行搜索。
• 多角度生成：生成多个不同角度的查询，以覆盖更多的可能性。例如，用户查询“我想要一条黑色皮质迷你裙”，可以生成多个查询变体，如“我想要一条黑色迷你裙，材质是皮质”、“我想要一条皮质迷你裙，颜色是黑色”等，然后对这些变体进行检索，合并结果。

应用场景： 在旅游搜索引擎中，用户查询“我想找一个有免费Wi-Fi的海滩附近的酒店”。系统使用大模型生成多个查询变体，如“我想找一个有免费Wi-Fi的海滩附近的酒店”、“我想找一个海滩附近有免费Wi-Fi的酒店”等，然后对这些变体进行检索，确保返回的酒店列表符合用户的查询条件。

二、Retrieval 相关的问题及解决方案

问题1：检索结果不相关

描述： 从向量数据库中检索出的文档可能与用户的查询不相关，无法提供有效的上下文信息。

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