RAG 技术困境：为何单纯依赖向量嵌入不可靠？

一、RAG 技术概述

1. RAG 技术定义

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的自然语言处理技术。它通过检索相关文档来增强语言模型的生成能力，旨在提高生成文本的质量和相关性。在 RAG 系统中，首先使用检索模块从大规模文档集合中检索与用户查询最相关的文档片段，然后将这些文档片段作为上下文信息输入到生成模块，生成模块基于这些上下文信息生成回答。

2. RAG 常用属性

检索模块：通常使用向量嵌入和相似度搜索技术来检索相关文档。文档会被转换为向量表示，然后通过计算查询向量与文档向量之间的相似度来找到最相关的文档。
生成模块：基于检索到的文档片段，使用预训练的语言模型（如 GPT 系列）生成回答。生成模块会考虑检索到的文档内容和用户查询的语义信息，以生成高质量、相关的文本。
向量嵌入模型：用于将文本转换为向量表示。常见的嵌入模型包括 BERT、RoBERTa 等。这些模型通过预训练学习到文本的语义表示，使得相似的文本在向量空间中距离较近。

3. RAG 事件

查询事件：用户输入查询请求，触发 RAG 系统的检索过程。系统会根据查询内容生成查询向量，并在文档集合中搜索最相关的文档。
检索事件：检索模块根据查询向量与文档向量的相似度，检索出一组与查询最相关的文档片段。这些文档片段将作为生成模块的输入。
生成事件：生成模块接收检索到的文档片段和用户查询，生成最终的回答。生成的回答需要同时考虑查询的意图和检索到的文档内容。

二、向量嵌入的局限性

1. 语义匹配的不可靠性

向量嵌入技术在语义匹配方面存在显著的局限性。以"国王""王后"和"统治者"为例，从语义上讲，"国王"和"统治者"可以视为同义词，而"国王"和"王后"则指代不同的人。然而，使用 OpenAI 的 ADA-002 嵌入模型时，"国王"和"王后"的向量相似度高达 92%，而"国王"和"统治者"的相似度仅为 83%。这意味着在检索过程中，系统可能会错误地将与"王后"相关的信息优先展示给用户，而不是更相关的"统治者"信息。

2. 向量空间的复杂性

向量嵌入将文本映射到高维向量空间中，虽然在一定程度上能够捕捉文本的语义信息，但这种映射并不是完美的。高维空间中的距离度量（如余弦相似度）并不总是能够准确反映文本之间的语义相似度。例如，在处理动物特征时，查询猫的特性时，提到狗的文本相似度也可能很高，达到 86%，这显然与实际语义不符。这种现象表明，向量空间中的距离度量在很多情况下未能正确反映词义的真实联系。

3. 上下文依赖性问题

向量嵌入通常是在预训练阶段学习到的，它依赖于预训练数据的上下文信息。在实际应用中，当查询的上下文与预训练数据的上下文不一致时，向量嵌入的可靠性会大幅下降。例如，在讨论"纽约"时，相关内容可能会被无关的"新泽西"的信息淹没。这说明向量嵌入在处理具有特定上下文的查询时，可能会受到预训练数据上下文的干扰，导致检索结果不准确。

三、RAG 技术中的向量嵌入问题

1. 检索结果的不准确性

在 RAG 系统中，向量嵌入的不准确性直接影响检索结果的质量。由于向量相似度搜索不能准确反映文本的语义相似度，导致检索到的文档片段可能与用户查询的意图不一致。例如，在 Nvidia 的 OP-RAG 研究中，即使技术已经相对成熟，F1 分数依然很低，表明系统的整体可靠性不足。这说明在实际应用中，RAG 系统的检索结果往往不能满足用户的需求。

2. 对大型语言模型的依赖

为了提高 RAG 的准确性，需要向更大型的语言模型（如 OpenAI 的 o1 模型）发送庞大的文本片段。然而，这些大型模型存在诸多问题。首先，它们的生成信息幻觉率居高不下，即生成的内容可能包含错误或虚假信息。其次，处理速度慢，成本高，处理 64K 字符的文本片段可能需要近一分钟的时间，这对于实际应用来说是不可接受的。此外，即使有新模型的推出，性能提升也不明显，反而加重了技术的负担。

3. 技术的误导性承诺

RAG 技术常被宣传为能够从数百万个文本片段中快速进行相似性检索，但实际上，与用户查询相关的内容往往被淹没在无关信息中。这种误导性的承诺使得开发者和用户对 RAG 技术的期望过高，而实际应用中的表现却大相径庭。业界对向量嵌入技术的理解与期待常常是错误的，普遍认为它可以发现用户查询中的意图，然而数学原理却指向了相反的现实。

四、解决方案与未来方向

1. 结合传统检索方法

为了提高 RAG 系统的可靠性，可以将向量嵌入作为搜索结果的优化工具，与传统的同义词搜索等方法配合使用。传统检索方法（如基于关键词的检索）在处理特定查询时具有较高的准确性和可靠性，可以有效补充向量嵌入的不足。例如，在查询"国王"时，结合同义词检索可以确保"统治者"等相关信息被优先检索到，而不是被"王后"等无关信息淹没。

2. 多模态融合

除了文本信息，还可以考虑引入多模态信息（如图像、音频等）来增强检索和生成的准确性。多模态信息可以提供更丰富的上下文信息，帮助系统更好地理解用户查询的意图。例如，在处理与历史人物相关的查询时，结合历史图像和音频资料可以更准确地检索到相关文档，并生成更高质量的回答。

3. 持续优化和改进

持续优化向量嵌入模型和检索算法是提高 RAG 系统性能的关键。通过不断改进预训练数据和模型架构，可以提高向量嵌入的语义匹配能力。同时，结合用户反馈和实际应用中的数据，不断调整和优化检索和生成策略，以提高系统的准确性和可靠性。