提升RAG性能的全攻略：优化检索增强生成系统的策略大揭秘 原创 精华

01、概述

近年来，随着检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）应用的快速普及，其性能优化成为开发者们关注的热点。尽管基础RAG管道设计较为简单，但要满足实际业务需求，往往需要更高级的优化策略。本文将全面解读RAG优化的各类方法，帮助大家快速掌握主流策略并在实践中应用。

02、RAG管道基础：从零开始理解工作原理

一个标准的RAG管道一般包含以下几个基本步骤：

• 文档加载与分块：将文档内容拆分为多个小块（chunk），并将这些块存储到向量数据库（如Milvus或Zilliz Cloud）。
• 检索相关内容：根据查询，向量数据库找到与查询最相关的Top-K文档块。
• 注入上下文：将检索到的文档块作为上下文注入大语言模型（LLM）的提示中。
• 生成回答：LLM结合上下文生成最终的答案。

这种直观的流程虽然高效，但在复杂场景中可能出现性能瓶颈，比如信息丢失或回答不准确。因此，针对RAG各环节的优化策略便应运而生。

03、RAG优化策略分类：全面覆盖五大方向

可以将RAG优化策略划分为以下五大类：

1. 查询优化（Query Enhancement）：通过修改用户查询表达方式，使意图更清晰，提升查询准确性。
2. 索引优化（Indexing Enhancement）：通过改进索引方式，增强文档块的检索效率。
3. 检索器优化（Retriever Enhancement）：提升检索阶段的准确性与上下文覆盖范围。
4. 生成器优化（Generator Enhancement）：改善提示设计，确保生成更优质的答案。
5. 管道优化（Pipeline Enhancement）：优化整体RAG管道流程，动态调整系统执行方式。

接下来，我们将逐一探讨每一类优化方法及其应用场景。

一、查询优化：为系统注入“清晰思路”

在RAG系统中，查询的准确性至关重要。以下几种方法能够帮助优化查询阶段：

1. 假设性问题生成（Hypothetical Questions）

通过大语言模型（LLM）生成一组假设性问题，模拟用户可能的提问方式。

• 流程：先根据文档块生成假设性问题，将其存储于向量数据库中。当用户提交实际查询时，系统先检索假设性问题，再返回相关文档块供LLM生成答案。
• 优点：缓解跨领域查询的对称性问题，提高检索精度。
• 缺点：生成假设性问题可能增加计算开销，且存在不确定性。

2. 假设性文档嵌入（HyDE）

HyDE方法会根据用户查询生成一个“假设性回答”，将其转化为向量嵌入后用于检索文档块。

• 优势：类似于假设性问题生成，但通过直接生成答案有效处理复杂查询。
• 不足：生成“假设性回答”需要额外的计算资源。

3. 子查询拆分（Sub-Queries）

对于复杂查询，可以先将其拆分为多个子查询，分别检索并合并答案。例如：

• 原始查询：Milvus和Zilliz Cloud的功能有什么不同？
• 拆分后：

• 子查询1：Milvus的功能有哪些？
• 子查询2：Zilliz Cloud的功能有哪些？

通过简化复杂查询，系统可以更准确地检索相关内容。

4. 退一步提问（Stepback Prompts）

将复杂的查询转化为“退一步”问题。例如：

• 用户问题：Milvus是否可以存储10亿条记录的数据集？
• 退一步问题：Milvus能处理的数据集规模上限是多少？

这种方法能够简化原始问题，使检索更具针对性。

二、索引优化：打造高效的文档检索方式

索引阶段的优化方法可以帮助系统更快速、更精准地定位相关文档块。

1. 自动合并文档块

在索引过程中，建立“父子层级”：

• 初始检索时聚焦细粒度子文档块。
• 如果多个子块来自同一父文档，则将父文档提供给LLM作为上下文。

此方法已在LlamaIndex中实现，对提升检索覆盖率非常有效。

2. 构建分层索引

采用两级索引结构：

• 第一级存储文档摘要，用于快速筛选相关文档。
• 第二级存储文档块，仅检索筛选出的相关文档内的内容。

这种方式在处理大规模数据或分层结构数据（如图书馆藏）时尤为适用。

3. 混合检索与重排序（Hybrid Retrieval & Reranking）

结合词频算法（如BM25）或稀疏嵌入方法（如Splade）与向量检索。检索完成后，通过重排序算法（如Cross-Encoder）对结果进行相关性排序。

• 优点：提升了检索覆盖率，减少向量召回不足的问题。

三、检索器优化：让信息“更近一步”

1. 句子窗口检索（Sentence Window Retrieval）

在向量数据库中检索细粒度文档块，但将更大范围的上下文信息提供给LLM，以减少信息遗漏。

• 注意：窗口大小需要根据业务需求动态调整，避免过多无关信息干扰。

2. 元数据筛选（Meta-data Filtering）

通过时间、类别等元数据过滤检索结果。例如，对于财报查询，仅保留用户指定年份的相关文档。此方法在数据量庞大且元数据丰富的场景中非常有效。

四、生成器优化：从提示设计到内容生成

1. 压缩提示信息

对检索到的文档块进行信息压缩，减少无关细节并强调重点。

• 优点：优化有限提示窗口内的信息利用率，提高生成答案的准确性。

2. 调整提示块顺序

研究发现，LLM更倾向于使用提示开头和结尾的信息。因此，可以将高置信度文档块放置在提示的首尾，以提升回答质量。

五、管道优化：全面提升RAG系统效率

1. 自我反思（Self-reflection）

对于模糊或不确定的文档块，系统可进行“二次反思”，利用自然语言推理（NLI）或额外工具进行验证，从而确保回答的准确性。

2. 查询路由（Query Routing）

设计一个路由代理，判断查询是否需要经过RAG管道。简单问题可直接由LLM回答，复杂问题则进入RAG系统处理。

• 优势：提升响应速度，避免不必要的管道资源消耗。

03、总结：实现RAG应用的性能飞跃

尽管标准RAG管道设计较为简洁，但为了达到实际业务的性能要求，采用多种优化策略是必要的。本文从查询优化、索引优化、检索器优化、生成器优化及管道优化五大方向，详细解析了多种方法及其实际应用场景。

在实际应用中，开发者可以根据需求灵活组合这些策略，为RAG系统注入更多智慧，推动其在多领域的广泛应用。希望本文的总结能帮助大家快速掌握RAG优化技巧，为您的AI项目提供新思路！

参考：

1. ​​https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/retrievers/recursive_retriever_nodes/​​
2. ​​https://arxiv.org/abs/2307.03172​​

本文转载自公众号Halo咯咯 作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/touyEJAkGpMUAL5x9oGvvg​​