89 大规模文档集的结构化检索：提升RAG系统的效率

大规模文档集的结构化检索：提升RAG系统的效率

在处理大规模文档集时，标准的RAG（检索增强生成）堆栈（top-k检索 + 基本文本分割）可能会遇到性能问题。例如，当你有100个不同的PDF文档时，如何确保在给定查询时，能够准确地检索到相关的文档？本文将介绍几种结构化检索技术，帮助你在生产环境中提升RAG系统的效率。

动机

随着文档数量的增加，仅依赖于top-k检索和基本文本分割的方法可能无法满足需求。例如，当你有100个不同的PDF文档时，如果查询只与其中两个PDF相关，如何确保这两个PDF能够被检索到，而不仅仅是基于嵌入相似度的块？

关键技术

以下是几种用于生产级RAG系统的结构化标记/检索方法，每种方法都有其优缺点。

1. 元数据过滤 + 自动检索

为每个文档添加元数据，并存储在向量数据库中。在推理时，使用LLM（语言模型）推断出正确的元数据过滤器，以查询向量数据库，而不仅仅是语义查询字符串。

优点 ✅

• 主流向量数据库支持。
• 可以通过多个维度过滤文档。

缺点 🚫

• 定义正确的标签可能很困难。
• 标签可能不包含足够的信息以进行更精确的检索。
• 标签代表文档级别的关键词搜索，不支持语义查找。

示例代码

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.storage.storage_context import StorageContext
from llama_index.vector_stores import PineconeVectorStore
import pinecone

# 初始化Pinecone
pinecone