18種 RAG 技術剖析

接下來，我將深入剖析每種 RAG 技術的核心理念、實現(xiàn)細節(jié)以及各自的優(yōu)缺點，旨在幫助大家更全面地理解這些前沿方法。

1、簡單RAG

1. 核心理念：直接將檢索到的相關文檔與生成模型進行拼接后輸入，從而生成回答。
2. 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單、計算開銷小，適合作為基線對比。
3. 缺點：在處理復雜語境或需要多輪推理的查詢時，直接拼接的信息可能不夠充分，容易遺漏細節(jié)。

2、語義切分（Semantic Chunking）

1. 核心理念：通過自然語言處理技術，將長篇文檔按語義分塊，確保每個塊都是獨立且連貫的語義單元。
2. 優(yōu)點：提高了檢索系統(tǒng)在定位相關信息時的精度，有助于生成模型快速鎖定問題核心。
3. 缺點：分塊策略需要根據文檔類型進行調優(yōu)，不同文檔結構下可能需要不同的處理方式。

3、上下文增強檢索（Context Enriched Retrieval）

1. 核心理念：在傳統(tǒng)關鍵詞匹配的基礎上，加入文檔的額外背景信息或領域知識，使檢索結果更符合查詢語境。
2. 優(yōu)點：有效過濾噪音信息，提升答案的相關性和準確性。
3. 缺點：需要額外的預處理步驟和上下文信息的構建，增加了系統(tǒng)復雜性。

4、上下文切塊標題（Contextual Chunk Headers）

1. 核心理念：利用文檔中每個切塊的標題或小節(jié)名稱作為檢索輔助信息。
2. 優(yōu)點：標題能簡明扼要地反映內容核心，能快速引導模型關注重要信息。
3. 缺點：對于標題不明顯或未提供標題的文檔，效果可能不理想。

5、文檔增強（Document Augmentation）

1. 核心理念：在正式檢索前，對原始文檔進行加工處理，如擴充描述、補充背景信息或結構化處理。
2. 優(yōu)點：增加了文檔的信息量，為后續(xù)檢索與生成過程提供更多上下文支持。
3. 缺點：增強過程需要額外計算資源，且處理不當可能引入噪聲信息。

6、查詢轉換（Query Transformation）

1. 核心理念：通過對用戶原始查詢進行改寫和優(yōu)化，使其更符合文檔中信息的表述方式。
2. 優(yōu)點：能夠捕捉到查詢中的隱含意圖，降低因表述差異導致的匹配錯誤。
3. 缺點：需要確保轉換后的查詢與原意保持一致，防止出現(xiàn)語義偏差。

7、重排序器（Re-Ranker）

1. 核心理念：在初步檢索之后，對得到的候選文檔進行二次排序，確保最相關的信息位于前列。
2. 優(yōu)點：提高了最終傳遞給生成模型的信息質量，減少了低相關度文檔的干擾。
3. 缺點：增加了系統(tǒng)的計算開銷，需要設計高效的排序算法以保證響應速度。

8、基于檢索的語義增強（Retrieval-based Semantic Enhancement）

1. 核心理念：利用語義特征對檢索結果進行進一步強化，幫助模型更準確地理解文本含義。
2. 優(yōu)點：提升了檢索結果的語義一致性，適用于信息復雜或語義模糊的問題。
3. 缺點：實現(xiàn)過程中對語義提取的依賴較高，需確保語義模型的準確性。

9、上下文壓縮（Contextual Compression）

1. 核心理念：在傳遞信息給生成模型前，對大量檢索結果進行精簡摘要，保留關鍵信息。
2. 優(yōu)點：降低了輸入信息的冗余度，加快了生成模型的處理速度，同時保持必要的語義信息。
3. 缺點：摘要質量直接影響最終答案的準確性，壓縮過程需要精細調控以防信息丟失。

10、反饋循環(huán)（Feedback Loop）

1. 核心理念：將生成的初步答案反饋回檢索系統(tǒng)，進行多輪迭代優(yōu)化。
2. 優(yōu)點：通過多次迭代不斷糾正偏差，能顯著提升回答的準確性與完整性。
3. 缺點：多輪迭代會增加系統(tǒng)延時，對實時性要求較高的應用場景可能不適用。

11、自適應 RAG（Adaptive RAG）

1. 核心理念：根據不同查詢的特性，動態(tài)調整檢索與生成策略，實現(xiàn)更高的整體性能。
2. 優(yōu)點：實驗結果顯示其在各種指標上均表現(xiàn)優(yōu)異，得分達到0.86；能在多種場景下保持較高準確率與響應速度。
3. 缺點：實現(xiàn)上需要較多調試和參數優(yōu)化，但帶來的性能提升使得投入是值得的。

12、自我 RAG（Self RAG）

1. 核心理念：強調生成模型自身的自我糾錯與自我增強機制，通過多次內部迭代不斷完善答案。
2. 優(yōu)點：特別適合需要復雜邏輯推理和多輪交互的問題，能逐步逼近真實答案。
3. 缺點：迭代次數較多可能導致響應延遲，需要平衡準確率與效率。

13、知識圖譜（Knowledge Graph）

1. 核心理念：將大量分散的信息以圖結構組織起來，幫助模型快速理解實體間的關系和背景知識。
2. 優(yōu)點：特別適用于專業(yè)領域或結構化知識密集型的問題，能提高回答的邏輯性和權威性。
3. 缺點：構建和維護知識圖譜需要大量數據支持和專業(yè)知識。

14、層次化索引（Hierarchical Indices）

1. 核心理念：利用文檔內部固有的層次結構（例如章節(jié)、段落）來構建分級索引，提高大規(guī)模文檔檢索的效率。
2. 優(yōu)點：能大幅降低檢索時間，提升大文檔庫中的查找精度。
3. 缺點：對文檔結構有一定依賴，結構不明顯的文檔可能難以應用。

15、HyDE

1. 核心理念：通過生成假設性答案，再利用該假設進行反向檢索，從而獲得更豐富的上下文。
2. 優(yōu)點：能彌補直接檢索過程中可能遺漏的隱性信息，生成更加全面的答案。
3. 缺點：需要設計合理的假設生成和融合機制，否則可能引入噪聲信息。

16、Fusion

1. 核心理念：整合來自不同檢索方法的結果，形成一個融合后的信息集，再傳遞給生成模型。
2. 優(yōu)點：可以有效降低單一檢索方法的局限性，提供更加多樣和全面的信息。
3. 缺點：融合策略設計復雜，需要平衡各路信息的權重。

17、多模型融合（Multi Model）

1. 核心理念：同時采用多個生成模型，各自獨立生成答案后，再將它們進行整合。
2. 優(yōu)點：能利用不同模型的長處，彌補單一模型可能存在的信息盲區(qū)，提升整體回答的多樣性與準確性。
3. 缺點：計算資源消耗較大，對系統(tǒng)并行處理能力要求較高。

18、Crag

1. 核心理念：通過上下文融合、反饋機制以及多步驟優(yōu)化，最大化利用檢索結果。
2. 優(yōu)點：具有較高的穩(wěn)定性和準確性，能適應復雜和多變的查詢場景。
3. 缺點：實現(xiàn)相對復雜，整體系統(tǒng)調試和優(yōu)化難度較大，雖然性能優(yōu)異，但未能在得分上超越 Adaptive RAG。

18種 RAG 實驗總結

在實驗過程中，我全面測試了上述18種 RAG 技術。每種技術在檢索精度、響應效率以及實現(xiàn)難度上各有優(yōu)勢，但實驗數據明確指出，Adaptive RAG 憑借其靈活的策略調整和出色的自適應能力，以0.86的高分在綜合性能上拔得頭籌，成為最優(yōu)選擇。

通過此次實驗，我不僅深入掌握了每種 RAG 技術的核心原理和實際應用場景，還為在不同項目中挑選合適的技術方案積累了豐富經驗。展望未來，隨著生成模型和檢索技術的持續(xù)發(fā)展，RAG 方法將不斷演進，為問答系統(tǒng)帶來更高的智能化和效率提升。

文章轉載自：經過18次嘗試后，我發(fā)現(xiàn)了最佳 RAG 技術

#你可能也喜歡這些API文章!

使用DeepSeek和Claude繪制出高質量的SVG 圖片

Gemini Pro 2.5 入門：構建一個簡單的 AI 代理

大模型推理框架匯總

API設計的首要原則

每個 API 團隊都應該知道的十大 API 安全威脅

跟大牛學LLM訓練和使用技巧

DeepSpeed-Chat 模型與數據

安全好用的OpenApi

DeepSpeed-Chat 代碼分析