搜索体验焕然一新: LLMs如何提升RAG效果

RAG 架构：优化文本搜索体验的召回与生成融合

简介

在文本搜索领域，RAG（Retrieve-and-Generate）架构因其融合召回与生成的独特能力而备受瞩目。该架构利用大型语言模型 (LLM) 的强大语义理解和生成能力，可以有效地生成更准确、更相关的搜索结果，为用户带来更佳的搜索体验。

召回与重排：协同提升搜索效果

RAG 架构的核心在于召回与重排的协同合作。召回负责从海量文档集中快速准确地检索出与查询相关的候选文档，而重排则对检索到的候选文档进行排序，根据其与查询的相关性重新排列。

召回优化：提高相关文档的检索精度

召回优化是提升 RAG 架构效果的关键步骤。通过优化召回策略，我们可以大幅提升检索到的候选文档与查询的相关性。

优化召回策略：

• 基于语义匹配：使用语义相似性度量来衡量候选文档与查询的相关性，以提高召回的准确性。
• 融合多种检索模型：结合多种检索模型的优点，如词袋模型、TF-IDF 模型、BM25 模型等，可以进一步提高召回的准确性。
• 引入负反馈机制：利用用户反馈来优化召回策略，当用户标记某些文档不相关时，将其添加到负反馈集合中，并在后续的召回过程中对其进行过滤。

重排优化：提升搜索结果的相关性和多样性

重排优化是 RAG 架构的另一项关键任务。通过优化重排策略，我们可以根据候选文档与查询的相关性及其多样性对其进行重新排列，从而生成更准确、更相关的搜索结果。

优化重排策略：

• 基于语言模型的重排：利用大型语言模型的语义理解能力，对候选文档与查询之间的相关性进行打分，并根据得分对候选文档进行重新排列。
• 基于用户反馈的重排：利用用户反馈来优化重排策略，当用户标记某些文档相关性较高时，将其在搜索结果中提升排名。
• 基于多样性的重排：考虑候选文档之间的多样性，以避免搜索结果中出现重复或相似的文档。

代码示例：使用 Transformers 库优化 RAG 重排

import transformers

# 加载预训练的大型语言模型
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

# 定义重排函数
def rank_candidates(candidates, query):
  # 对候选文档和查询进行编码
  inputs = model.preprocess_text(candidates, query)

  # 使用模型对相关性进行打分
  outputs = model(**inputs)
  scores = outputs.logits

  # 根据得分对候选文档进行重新排列
  ranked_candidates = sorted(zip(candidates, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

  # 返回重新排列的候选文档
  return ranked_candidates

实战应用：RAG 架构在实际场景中的挑战与应对策略

RAG 架构在实际应用中也面临着一些挑战，如：

• 文档数量庞大： 在实际场景中，文档数量往往非常庞大，这给召回和重排带来了巨大的计算成本。
• 文档内容复杂： 实际场景中的文档内容往往复杂且多样，这给语义匹配和重排带来了更大的难度。
• 用户需求多样： 用户的搜索需求多样且不断变化，这给搜索引擎带来了持续的优化挑战。

面对这些挑战，我们可以借鉴一些推荐系统等传统 AI 系统的优化经验，将其迁移过来，这对于改进 RAG 效果有很大的帮助。

RAG 架构的未来前景与应用展望

RAG 架构作为一种融合召回与生成的文本搜索新范式，具有广阔的发展前景。随着大型语言模型的持续发展和优化，RAG 架构有望在文本搜索领域取得更大的突破。相信在不久的将来，RAG 架构将成为文本搜索领域的主流范式，为用户带来更准确、更相关、更个性化的搜索体验。

常见问题解答

• 什么是 RAG 架构？
  RAG 架构是一种文本搜索架构，它融合了召回和生成的特性，利用大型语言模型来生成更准确、更相关的搜索结果。
• 召回优化和重排优化对 RAG 架构有何影响？
  召回优化可以提高相关文档的检索精度，而重排优化可以提升搜索结果的相关性和多样性。这两项优化对于提升 RAG 架构的整体效果至关重要。
• RAG 架构在实际场景中面临哪些挑战？
  RAG 架构在实际场景中面临文档数量庞大、文档内容复杂、用户需求多样等挑战。
• 如何应对 RAG 架构在实际场景中的挑战？
  我们可以借鉴传统 AI 系统的优化经验，例如利用负反馈机制优化召回策略，使用多样性约束优化重排策略等。
• RAG 架构的未来发展前景如何？
  RAG 架构作为一种融合召回与生成的文本搜索新范式，具有广阔的发展前景。随着大型语言模型的持续发展和优化，RAG 架构有望在文本搜索领域取得更大的突破。