在當前生成式模型與信息檢索技術快速發展的背景下，如何有效結合二者，提升問答系統的準確性與實用性成為技術探索的焦點。為了尋找最佳解決方案，我嘗試了 18 種不同的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術，從最基礎的方法到復雜的多模型融合。經過大量實驗，數據表明 Adaptive RAG 憑借動態調整策略和出色的檢索效果，以最高得分 0.86 成為本次實驗中的大贏家。

接下來，我將詳細介紹每種 RAG 技術的核心思想、實現細節以及優缺點，幫助大家更深入地理解這些方法。

1. 簡單RAG

簡單 RAG 是最直觀的實現方式，即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。

• 優點：實現簡單、計算開銷小，非常適合作為基線對比。
• 缺點：當查詢涉及復雜語境或需要多輪推理時，直接拼接的信息可能不夠充分，容易遺漏細節。這種方法雖然能迅速響應，但在準確性上通常無法與更高級的技術相比。

2. 語義切分（Semantic Chunking）

語義切分通過將長篇文檔按語義進行分塊，確保每個塊都是一個獨立且連貫的語義單元。

實現思路： 利用自然語言處理技術識別文本中的邏輯段落或主題邊界，將文檔拆分為多個小塊。

• 優點：提高了檢索系統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。
• 缺點：分塊策略需要根據文檔類型進行調優，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）

上下文增強檢索在傳統關鍵詞匹配的基礎上，加入了文檔的額外背景信息或領域知識，使得檢索結果更加符合查詢語境。

實現思路：在檢索時融合額外的上下文向量，比如文章的主題標簽、發布時間等。

• 優點：能夠有效過濾噪音信息，提升答案的相關性和準確性。
• 缺點：需要額外的預處理步驟和上下文信息的構建，增加了系統復雜性。

4. 上下文切塊標題（Contextual Chunk Headers）

這種方法利用文檔中每個切塊的標題或小節名稱作為檢索輔助信息。

實現思路： 提取各切塊的標題，并在檢索階段將其與正文內容一起考慮，提高匹配度。

• 優點：標題往往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。
• 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）

文檔增強是在正式檢索前，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。

實現思路： 使用自動化技術生成文檔摘要、提煉關鍵詞或添加注釋，以豐富文檔的語義信息。

• 優點：增加了文檔的信息量，使得后續檢索與生成過程能夠獲得更多上下文支持。
• 缺點：增強過程需要額外計算資源，并且處理不當可能引入噪聲信息。

6. 查詢轉換（Query Transformation）

查詢轉換技術通過對用戶原始查詢進行改寫和優化，使其更符合文檔中信息的表述方式。

實現思路： 利用語言模型對查詢進行擴展、同義詞替換或重構，從而提高檢索的召回率。

• 優點：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。
• 缺點：需要確保轉換后的查詢與原意保持一致，防止出現語義偏差。

7. 重排序器（Re-Ranker）

重排序器在初步檢索之后，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。

實現思路： 利用深度學習模型或其他排序算法，根據文檔與查詢之間的相似度進行打分排序。

• 優點：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。
• 缺點：增加了系統的計算開銷，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）

RSE技術側重于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。

實現思路： 通過深度語義分析提取文檔中的關鍵概念和關系，再與查詢進行比對。

• 優點：能夠提升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。
• 缺點：實現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）

上下文壓縮技術在傳遞信息給生成模型前，對大量檢索結果進行精簡摘要，從而保留關鍵信息。

實現思路： 使用摘要生成算法對文檔進行壓縮，提取核心句子或關鍵詞。

• 優點：降低輸入信息的冗余度，加快生成模型的處理速度，同時保持必要的語義信息。
• 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（Feedback Loop）

反饋循環技術通過將生成的初步答案反饋回檢索系統，進行多輪迭代優化。

實現思路： 初次生成答案后，利用其內容重新檢索相關信息，再更新答案，形成閉環優化。

• 優點：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。
• 缺點：多輪迭代會增加系統延時，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）

Adaptive RAG的核心在于根據不同查詢的特性，動態調整檢索與生成策略，從而實現更高的整體性能。

實現思路： 設計一個策略模塊，根據查詢內容、上下文復雜度等因素選擇最適合的檢索方法和生成模型參數。

• 優點：實驗結果顯示其在各種指標上均表現優異，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。
• 缺點：實現上需要較多調試和參數優化，但帶來的性能提升使得投入是值得的。

12. 自我 RAG（Self RAG）

自我 RAG 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。

實現思路： 模型生成初稿后，再通過內部評估模塊識別潛在錯誤并進行修正，反復迭代直至滿意。

• 優點：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。
• 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）

知識圖譜技術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。

實現思路： 構建領域相關的實體關系圖，將檢索結果與結構化知識結合，為生成模型提供更系統的信息。

• 優點：特別適用于專業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。
• 缺點：構建和維護知識圖譜需要大量數據支持和專業知識。

14. 層次化索引（Hierarchical Indices）

層次化索引利用文檔內部固有的層次結構（例如章節、段落）來構建分級索引，從而提高大規模文檔檢索的效率。

實現思路： 對文檔進行分層處理，先粗略定位大塊信息，再在內部進行精細檢索。

• 優點：能大幅降低檢索時間，提升大文檔庫中的查找精度。
• 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

HyDE（Hypothetical Document Embedding）技術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。

實現思路： 模型首先生成一個初步的假設答案，然后以該答案為查詢條件重新檢索相關文檔，最終融合兩者信息。

• 優點：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。
• 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

Fusion技術通過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。

實現思路： 采用加權融合、投票機制或神經網絡融合多路檢索結果，確保多角度信息互補。

• 優點：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。
• 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）

多模型融合技術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。

實現思路： 不同模型對同一查詢生成多個候選答案，然后利用排序或融合算法選擇最佳答案。

• 優點：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，提升整體回答的多樣性與準確性。
• 缺點：計算資源消耗較大，對系統并行處理能力要求較高。

18. Crag

Crag技術是一種集成多種信息整合策略的綜合方法，通過上下文融合、反饋機制以及多步驟優化，最大化利用檢索結果。

實現思路： 將文檔信息經過多個處理層次后整合，再通過反饋回路不斷修正和優化最終答案。

• 優點：具有較高的穩定性和準確性，能適應復雜和多變的查詢場景。
• 缺點：實現相對復雜，整體系統調試和優化難度較大，雖然性能優異，但未能在得分上超越 Adaptive RAG。

實驗總結

在測試環境中，我對上述 18 種 RAG 技術進行了嚴格評估。各技術在檢索準確率、響應速度與實現復雜度方面各有所長，但實驗數據清晰顯示，Adaptive RAG 憑借其靈活的策略和自適應調節能力，在整體性能上達到了最高得分 0.86，成為最佳方案。

通過本次實驗，我不僅深入理解了每種 RAG 技術的原理和實際應用場景，也為如何在不同項目中選用合適的方案積累了寶貴經驗。未來，隨著生成模型與檢索技術的不斷進步，各種 RAG 方法還將進一步發展，帶來更智能、高效的問答系統。

希望這篇詳細的文章能幫助你更全面地了解各類RAG技術，并為你在實際項目中選擇合適的方案提供啟示。歡迎留言討論，共同推動這一領域的發展！

https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques

https://levelup.gitconnected.com/testing-18-rag-techniques-to-find-the-best-094d166af27f

本文轉載自???PyTorch研習社????，作者：南七無名式