【大模型应用开发】第三阶段：深度解析检索增强生成（RAG）原理

Loo国昌2026-02-04 12:34

第三阶段：深度解析检索增强生成（RAG）原理

本章定位: 构建基于外部知识库的增强生成系统

核心内容: RAG标准架构 → Chunking策略 → 检索技术 → 重排序 → 高级RAG变体

前置知识: Part 1 第3章（Embedding）、Part 3 第4章（Embedding模型训练）

目录

一、RAG：为什么需要外部知识？

1.1 大模型的知识困境

问题1：知识过时

python 复制代码 
# 向GPT-4提问（假设训练数据截止2023年10月）
question = "最新的诺贝尔物理学奖获得者是谁？"
response = llm.generate(question)
# 输出: "我的知识截止到2023年，无法回答..."

问题2：私域知识缺失

  • 企业内部文档、财报、技术规范
  • 实时更新的法律法规、医疗指南
  • 个人笔记、代码库

问题3：幻觉（Hallucination）

  • 模型"编造"看似合理但实际错误的信息
  • 在知识密集型任务中尤为严重

1.2 RAG的核心思想

Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）：

复制代码 
传统LLM:   问题 ──> LLM ──> 答案（基于参数化知识）
           ↓
        可能过时/缺失/幻觉

RAG流程:   问题 ──> 检索器 ──> 相关文档
                      ↓
                    LLM + 文档上下文 ──> 答案（有依据）

核心优势:

  1. 知识可更新: 无需重新训练模型，只需更新知识库
  2. 可溯源: 答案可标注来源文档
  3. 成本低: 避免昂贵的全量微调
  4. 专业性强: 适合垂直领域（法律、医疗、金融）

二、RAG标准架构：四大核心环节

原始文档

  1. Chunking
    文档分块 2. Embedding
    向量化 3. VectorDB
    向量存储 用户查询
  2. Retrieval
    检索 5. Rerank
    重排序 6. Generation
    生成答案 最终答案

2.1 完整Pipeline流程

python 复制代码 
"""
RAG标准流程 (使用LlamaIndex伪代码示例)
"""
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# ============ 离线阶段：构建索引 ============
# 步骤1: 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# 步骤2: 文档分块 (Chunking)
# LlamaIndex默认使用SentenceSplitter，chunk_size=1024
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter
parser = SentenceSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=50)
nodes = parser.get_nodes_from_documents(documents)

# 步骤3: Embedding + 向量存储
embed_model = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-small")
index = VectorStoreIndex(
    nodes,
    embed_model=embed_model
)

# ============ 在线阶段：查询回答 ============
# 步骤4: 检索 (Retrieval)
query_engine = index.as_query_engine(
    similarity_top_k=5,  # 检索Top-5
    llm=OpenAI(model="gpt-4o")
)

# 步骤5: 检索 + 生成
response = query_engine.query("Transformer架构的核心是什么？")
print(response)

# 步骤6: 查看来源
for node in response.source_nodes:
    print(f"来源: {node.metadata['file_name']}, 相似度: {node.score:.3f}")
    print(f"内容片段: {node.text[:100]}...")

输出示例:

复制代码 
答案: Transformer的核心是Self-Attention机制，它允许模型在处理每个token时
      关注到整个序列的信息...

来源: transformer_paper.pdf, 相似度: 0.892
内容片段: The Transformer architecture relies entirely on attention mechanisms...

来源: attention_tutorial.md, 相似度: 0.856
内容片段: Self-Attention computes Q, K, V matrices from input embeddings...

三、文档分块（Chunking）策略

3.1 为什么需要分块？

问题: 整篇文档太长，无法直接作为检索单元。

目标:

  • 粒度适中: 既包含完整语义，又不超过Embedding模型限制（通常512-2048 tokens）
  • 检索精准: 避免无关信息干扰
  • 上下文完整: 保持语义连贯性

3.2 固定长度分块（Fixed-size Chunking）

原理: 按字符数或Token数固定切分。

python 复制代码 
def fixed_size_chunk(text: str, chunk_size: int = 512, overlap: int = 50):
    """
    固定长度分块

    Args:
        text: 原始文本
        chunk_size: 每块的字符数
        overlap: 重叠字符数（保证语义连续性）
    """
    chunks = []
    start = 0
    while start < len(text):
        end = start + chunk_size
        chunks.append(text[start:end])
        start += (chunk_size - overlap)  # 步长 = chunk_size - overlap
    return chunks

# 示例
text = "Transformer是Google在2017年提出的...（5000字）"
chunks = fixed_size_chunk(text, chunk_size=500, overlap=50)
# 结果: ['Transformer是Google...', '...在2017年提出的深度学习...', ...]

优点 : 简单、快速、可控
缺点: 可能切断句子/段落，破坏语义

3.3 递归分块（Recursive Chunking）

原理: 按语义单位（段落→句子→词）递归分割。

python 复制代码 
from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter

# LlamaIndex的SentenceSplitter实现递归逻辑
splitter = SentenceSplitter(
    chunk_size=512,        # 目标块大小
    chunk_overlap=50,      # 重叠量
    separator="\n\n",      # 优先按段落分
    secondary_separator=". " # 其次按句子分
)

nodes = splitter.get_nodes_from_documents(documents)

分割优先级:

  1. 按段落分（\n\n）
  2. 如果段落过长，按句子分（. ）
  3. 如果句子仍过长，按固定长度分

优点 : 保持语义完整性
缺点: 块大小不完全均匀

3.4 语义分块（Semantic Chunking）

原理: 基于Embedding相似度动态分块。

python 复制代码 
from llama_index.core.node_parser import SemanticSplitterNodeParser
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding

# 使用Embedding模型计算句子间相似度
embed_model = OpenAIEmbedding()
splitter = SemanticSplitterNodeParser(
    buffer_size=1,          # 滑动窗口大小
    breakpoint_percentile_threshold=95,  # 相似度阈值
    embed_model=embed_model
)

nodes = splitter.get_nodes_from_documents(documents)

工作流程:

  1. 将文档按句子分割
  2. 计算相邻句子的Embedding余弦相似度
  3. 当相似度低于阈值时，插入分块边界

示例:

复制代码 
句子1: "Transformer使用Self-Attention机制"
句子2: "Attention可以捕捉长距离依赖"       --> 相似度 0.89 (高) → 合并
句子3: "Python是一门编程语言"              --> 相似度 0.23 (低) → 分块边界

优点 : 语义连贯性最强
缺点: 计算成本高（需要对每个句子做Embedding）

3.5 结构化分块（Markdown/HTML Splitter）

原理: 利用文档本身的结构（标题、段落）来确定边界。这对于技术文档、法律条文尤为有效，能保证"一个标题下的内容不被切断"。

python 复制代码 
from langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplitter

markdown_document = "# Title\n\n## Section 1\ncontent...\n\n## Section 2\ncontent..."

headers_to_split_on = [
    ("#", "Header 1"),
    ("##", "Header 2"),
]

splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on=headers_to_split_on)
splits = splitter.split_text(markdown_document)

# 结果会保留标题元数据：
# Split(page_content="content...", metadata={'Header 1': 'Title', 'Header 2': 'Section 1'})

优点 : 极高语义完整性，天然带有元数据（Metadata）
缺点: 依赖文档格式规范

3.6 分块策略对比

策略 计算成本 语义完整性 块大小均匀性 适用场景
Fixed-size 极低 低 高 快速原型、日志分析
Recursive 低 中 中 通用场景（推荐）
Semantic 高 高 低 学术论文、法律文档

最佳实践:

  • 起步使用 Recursive Chunking（兼顾效率和质量）
  • 对专业文档（法律、学术）考虑 Semantic Chunking
  • 添加 chunk_overlap（通常50-100 tokens）避免语义断裂

四、检索技术（Retrieval）

4.1 稠密检索（Dense Retrieval）

原理: 将查询和文档都转为稠密向量（Embedding），计算余弦相似度。

python 复制代码 
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 1. 离线：文档Embedding
docs = ["Transformer是深度学习架构", "Python是编程语言", "北京是中国首都"]
doc_embeddings = embed_model.embed_documents(docs)  # shape: (3, 1536)

# 2. 在线：查询Embedding
query = "什么是Transformer？"
query_embedding = embed_model.embed_query(query)   # shape: (1536,)

# 3. 计算相似度
similarities = cosine_similarity(
    [query_embedding],
    doc_embeddings
)[0]
# 结果: [0.92, 0.15, 0.08]

# 4. 排序并返回Top-K
top_k_indices = np.argsort(similarities)[::-1][:2]
results = [(docs[i], similarities[i]) for i in top_k_indices]
# [('Transformer是深度学习架构', 0.92), ('Python是编程语言', 0.15)]

优点 : 语义理解强，可处理同义词/改写
缺点: 对罕见词/专有名词召回率低

常用Embedding模型:

  • OpenAI : text-embedding-3-small (1536维), text-embedding-3-large (3072维)
  • 开源 : bge-large-zh-v1.5, gte-large, m3e-base

4.2 稀疏检索（Sparse Retrieval - BM25）

原理: 基于词频统计的关键词匹配（TF-IDF升级版）。

BM25公式 :
Score ( Q , D ) = ∑ t ∈ Q IDF ( t ) ⋅ f ( t , D ) ⋅ ( k 1 + 1 ) f ( t , D ) + k 1 ⋅ ( 1 − b + b ⋅ ∣ D ∣ avgdl ) \text{Score}(Q, D) = \sum_{t \in Q} \text{IDF}(t) \cdot \frac{f(t, D) \cdot (k_1 + 1)}{f(t, D) + k_1 \cdot \left(1 - b + b \cdot \frac{|D|}{\text{avgdl}}\right)} Score(Q,D)=t∈Q∑IDF(t)⋅f(t,D)+k1⋅(1−b+b⋅avgdl∣D∣)f(t,D)⋅(k1+1)

其中：

  • f ( t , D ) f(t, D) f(t,D): 词 t t t 在文档 D D D 中的频率
  • ∣ D ∣ |D| ∣D∣: 文档长度
  • k 1 = 1.5 , b = 0.75 k_1=1.5, b=0.75 k1=1.5,b=0.75: 调节参数
python 复制代码 
from rank_bm25 import BM25Okapi

# 1. 离线：构建BM25索引
docs = [
    "Transformer uses self-attention mechanism",
    "Python is a programming language",
    "Beijing is the capital of China"
]
tokenized_docs = [doc.lower().split() for doc in docs]
bm25 = BM25Okapi(tokenized_docs)

# 2. 在线：查询
query = "self-attention"
tokenized_query = query.lower().split()

# 3. 计算BM25得分
scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
# [0.93, 0.0, 0.0]  # 第1篇文档完全匹配

# 4. 返回Top-K
top_k_indices = np.argsort(scores)[::-1][:2]
results = [(docs[i], scores[i]) for i in top_k_indices]

优点:

  • 精确关键词匹配
  • 对专有名词、缩写敏感
  • 计算速度快

缺点: 无法理解同义词（如"汽车"和"轿车"）

4.3 混合检索（Hybrid Retrieval）

核心思想: 结合稠密检索（语义）+ 稀疏检索（关键词）。

融合策略：倒数排名融合（RRF, Reciprocal Rank Fusion）

Score RRF ( d ) = ∑ r ∈ rankings 1 k + r ( d ) \text{Score}{\text{RRF}}(d) = \sum{r \in \text{rankings}} \frac{1}{k + r(d)} ScoreRRF(d)=r∈rankings∑k+r(d)1

其中：

  • r ( d ) r(d) r(d): 文档 d d d 在某个排名列表中的位置
  • k = 60 k=60 k=60: 常数（降低高排名的权重，平滑分数差异）

RRF 核心优势：

  • 无需归一化：不同检索器的分数可能在不同量纲（BM25是0-∞，余弦相似度是0-1），RRF直接使用排名避免归一化问题
  • 抗噪声：单个检索器的错误排名影响较小
  • 简单高效 ：无需调参， k = 60 k=60 k=60 是经验最优值

完整代码实现：

python 复制代码 
def reciprocal_rank_fusion(
    bm25_results: list,  # [(doc_id, score), ...]
    dense_results: list, # [(doc_id, score), ...]
    k: int = 60,
    top_k: int = 5
) -> list:
    """
    倒数排名融合（RRF）算法实现

    Args:
        bm25_results: BM25检索结果列表
        dense_results: 稠密检索结果列表
        k: RRF常数，通常设为60（经验值）
        top_k: 返回的Top-K结果数

    Returns:
        融合后的排序结果 [(doc_id, rrf_score), ...]

    示例:
        BM25排名: [doc1(rank=1), doc2(rank=2), doc3(rank=3)]
        Dense排名: [doc2(rank=1), doc1(rank=3), doc4(rank=2)]

        RRF分数计算:
        doc1: 1/(60+1) + 1/(60+3) = 0.0164 + 0.0159 = 0.0323
        doc2: 1/(60+2) + 1/(60+1) = 0.0161 + 0.0164 = 0.0325  <- 最高
        doc3: 1/(60+3) + 0 = 0.0159
        doc4: 0 + 1/(60+2) = 0.0161
    """
    doc_scores = {}

    # 处理BM25结果
    for rank, (doc_id, _) in enumerate(bm25_results, start=1):
        doc_scores[doc_id] = doc_scores.get(doc_id, 0) + 1.0 / (k + rank)

    # 处理Dense检索结果
    for rank, (doc_id, _) in enumerate(dense_results, start=1):
        doc_scores[doc_id] = doc_scores.get(doc_id, 0) + 1.0 / (k + rank)

    # 按RRF分数排序
    sorted_docs = sorted(doc_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_docs[:top_k]


# ===== 完整混合检索示例 =====
import numpy as np
from rank_bm25 import BM25Okapi
from sentence_transformers import SentenceTransformer

def hybrid_search_example():
    """混合检索完整示例"""

    # 1. 准备文档库
    docs = [
        "Transformer uses self-attention mechanism for sequence modeling",
        "BERT is a pre-trained language model based on Transformer",
        "Python is a popular programming language for machine learning",
        "Self-attention allows the model to weigh different parts of the input"
    ]

    # 2. 构建BM25索引
    tokenized_docs = [doc.lower().split() for doc in docs]
    bm25 = BM25Okapi(tokenized_docs)

    # 3. 构建Dense检索（使用预训练模型）
    embed_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    doc_embeddings = embed_model.encode(docs)

    # 4. 查询
    query = "what is self-attention?"
    tokenized_query = query.lower().split()

    # 5. BM25检索
    bm25_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
    bm25_results = [(i, score) for i, score in enumerate(bm25_scores)]
    bm25_results = sorted(bm25_results, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 6. Dense检索（余弦相似度）
    query_embedding = embed_model.encode([query])[0]
    dense_scores = np.dot(doc_embeddings, query_embedding)
    dense_results = [(i, score) for i, score in enumerate(dense_scores)]
    dense_results = sorted(dense_results, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 7. RRF融合
    final_results = reciprocal_rank_fusion(bm25_results, dense_results, k=60, top_k=3)

    # 8. 输出结果
    print("混合检索Top-3结果:")
    for doc_id, rrf_score in final_results:
        print(f"RRF分数: {rrf_score:.4f} | {docs[doc_id]}")

    # 输出:
    # RRF分数: 0.0328 | Self-attention allows the model to weigh different parts of the input
    # RRF分数: 0.0325 | Transformer uses self-attention mechanism for sequence modeling
    # RRF分数: 0.0164 | BERT is a pre-trained language model based on Transformer

if __name__ == "__main__":
    hybrid_search_example()

LlamaIndex实现:

python 复制代码 
from llama_index.core.retrievers import QueryFusionRetriever

retriever = QueryFusionRetriever(
    retrievers=[bm25_retriever, vector_retriever],
    mode="reciprocal_rerank",  # RRF模式
    num_queries=1
)

nodes = retriever.retrieve("Transformer的核心是什么？")

效果对比（BEIR基准测试平均值）:

  • BM25: NDCG@10 = 0.42
  • Dense (bge-large): NDCG@10 = 0.54
  • Hybrid (RRF) : NDCG@10 = 0.61 ✅

五、重排序（Reranking）

5.1 为什么需要重排序？

问题:

  • 向量检索是单塔模型（Query和Doc分别编码），无法捕捉交互信息
  • 可能召回语义相似但实际不相关的文档

例子:

复制代码 
查询: "如何训练Transformer？"

检索结果Top-5:
1. "Transformer的训练需要大量数据..." ✅ 相关
2. "BERT是基于Transformer的模型..."  ❌ 提到Transformer但不相关
3. "训练深度学习模型的技巧..."      ⚠️  泛化答案
4. "Transformer架构的核心组件..."   ❌ 架构而非训练
5. "PyTorch训练神经网络教程..."     ⚠️  工具教程

5.2 Cross-Encoder重排序

原理: 将Query和Doc拼接后输入BERT，直接输出相关性分数。

复制代码 
单塔模型 (Bi-Encoder):
    Query → Encoder1 → Vec1  ┐
                               ├─> Cosine(Vec1, Vec2)
    Doc   → Encoder2 → Vec2  ┘

双塔模型 (Cross-Encoder):
    [CLS] Query [SEP] Doc [SEP] → BERT → [CLS] Embedding → 相关性分数

代码实现:

python 复制代码 
from sentence_transformers import CrossEncoder

# 1. 加载Cross-Encoder模型
reranker = CrossEncoder('BAAI/bge-reranker-large', max_length=512)

# 2. 初步检索（召回Top-20）
candidates = vector_retriever.retrieve(query, top_k=20)

# 3. 重排序
query = "如何训练Transformer？"
pairs = [(query, doc.text) for doc in candidates]
scores = reranker.predict(pairs)

# 4. 按新分数排序
reranked_indices = np.argsort(scores)[::-1]
final_results = [candidates[i] for i in reranked_indices[:5]]

LlamaIndex集成:

python 复制代码 
from llama_index.postprocessor.flag_embedding_reranker import FlagEmbeddingReranker

reranker = FlagEmbeddingReranker(
    model="BAAI/bge-reranker-large",
    top_n=5  # 重排后返回Top-5
)

query_engine = index.as_query_engine(
    similarity_top_k=20,      # 初步召回20个
    node_postprocessors=[reranker]  # 重排序为5个
)

5.3 Rerank效果提升

实验数据（MS MARCO数据集）:

方法 MRR@10 Recall@10
Dense Retrieval (bge-large) 0.38 0.68
+ Rerank (bge-reranker-large) 0.48 (+26%) 0.68

性能开销:

  • Dense检索：~5ms (GPU)
  • Rerank 20个候选：~50ms (GPU)
  • 建议: 初步召回20-50个，重排为5-10个

六、高级RAG技术

6.1 HyDE（假设性文档嵌入）

问题: 用户查询通常是简短问题，与文档风格不匹配。

示例:

复制代码 
查询: "Transformer是什么？"
文档: "Transformer是由Vaswani等人在2017年提出的深度学习架构，
       它完全基于Self-Attention机制，摒弃了传统的CNN和RNN结构..."

HyDE解决方案（2022年提出）:

  1. 用LLM生成假设性答案（Hypothetical Document）
  2. 对假设性答案做Embedding
  3. 用这个Embedding去检索
python 复制代码 
from llama_index.core.indices.query.query_transform import HyDEQueryTransform

# 1. 定义HyDE转换
hyde = HyDEQueryTransform(include_original=True)

# 2. 集成到查询引擎
query_engine = index.as_query_engine(
    query_transform=hyde
)

# 3. 查询
response = query_engine.query("Transformer是什么？")

内部流程:

复制代码 
用户查询: "Transformer是什么？"
          ↓
HyDE生成: "Transformer是一种深度学习架构，由Google在2017年提出，
          其核心是Self-Attention机制..." (假设性文档)
          ↓
Embedding: [0.12, -0.34, 0.56, ...]  (对假设性文档编码)
          ↓
向量检索: 找到真实文档

效果提升:

  • BEIR基准测试：平均提升 5-10% nDCG@10
  • 尤其在复杂查询（如"对比类"问题）上效果显著

6.2 Self-RAG（自我反思检索增强生成）

核心思想 （2023年提出）: 让模型自主决定何时检索、如何使用检索内容。

流程:
是
否
相关
不相关
有
无
用户查询
需要检索?
检索文档
直接生成
文档相关?
基于文档生成
答案有依据?
输出答案
标记不确定性

6.2.1 Reflection Tokens：自我反思的核心机制

Self-RAG 的核心创新是引入 特殊反思 token（Reflection Tokens），让模型在生成过程中进行自我评估。共有三类反思 token：

1. Retrieve Token（检索决策）

  • 作用：判断是否需要检索外部知识

  • 生成时机 ：在生成答案之前

  • 可能输出 ：

    python 复制代码 
    "[Retrieve]"     # 需要检索（如专业知识、实时信息）
"[No Retrieve]"  # 无需检索（如常识性问题、数学计算）

示例：

复制代码 
查询: "最新的诺贝尔物理学奖获得者是谁？"
模型输出: "[Retrieve]"  → 触发检索

查询: "1 + 1 等于几？"
模型输出: "[No Retrieve]"  → 直接生成答案

2. IsREL Token（相关性评估）

  • 作用：评估检索到的文档是否与问题相关

  • 生成时机 ：在检索之后 、生成答案之前

  • 可能输出 ：

    python 复制代码 
    "[Relevant]"     # 文档相关，使用该文档生成答案
"[Irrelevant]"   # 文档不相关，忽略该文档

示例：

复制代码 
查询: "Transformer的核心机制是什么？"
检索到的文档: "Transformer使用Self-Attention机制..."
模型输出: "[Relevant]"  → 基于该文档生成

检索到的文档: "Python是一门编程语言..."
模型输出: "[Irrelevant]"  → 忽略该文档，继续检索或直接生成

3. Support Token（答案可信度）

  • 作用：评估生成的答案是否有文档支撑

  • 生成时机 ：在生成答案之后

  • 可能输出 ：

    python 复制代码 
    "[Fully supported]"     # 答案完全有文档依据
"[Partially supported]" # 答案部分有依据
"[No support]"          # 答案无文档依据（可能是幻觉）

示例：

复制代码 
查询: "Transformer在哪一年提出？"
检索文档: "Transformer由Vaswani等人在2017年提出"
生成答案: "Transformer在2017年提出"
Support评估: "[Fully supported]"  → 输出答案

查询: "Transformer有多少层？"
检索文档: "Transformer使用Self-Attention机制"
生成答案: "Transformer通常有12层"
Support评估: "[No support]"  → 标记不确定性或重新检索
6.2.2 Self-RAG训练方法

数据构建：

python 复制代码 
# 训练样本示例
{
    "query": "What is the capital of France?",
    "retrieve_token": "[No Retrieve]",  # 常识不需要检索
    "answer": "Paris",
    "support_token": "[Fully supported]"
}

{
    "query": "What is the latest research on quantum computing?",
    "retrieve_token": "[Retrieve]",     # 需要最新信息
    "documents": ["Recent studies show...", "Quantum computing..."],
    "isrel_tokens": ["[Relevant]", "[Irrelevant]"],
    "answer": "Recent studies show that...",
    "support_token": "[Fully supported]"
}

训练流程：

  1. 监督微调（SFT）：使用标注数据训练模型生成反思 token
  2. 强化学习（RL） ：用奖励模型优化检索时机和答案质量
    • 奖励：答案正确性 + 检索效率（减少不必要检索）

代码框架（伪代码）：

python 复制代码 
class SelfRAGModel:
    def generate(self, query):
        # 步骤1: 判断是否需要检索
        retrieve_token = self.model.predict_retrieve_token(query)

        if retrieve_token == "[Retrieve]":
            # 步骤2: 检索文档
            documents = self.retriever.retrieve(query, top_k=5)

            # 步骤3: 评估文档相关性
            relevant_docs = []
            for doc in documents:
                isrel_token = self.model.predict_isrel_token(query, doc)
                if isrel_token == "[Relevant]":
                    relevant_docs.append(doc)

            # 步骤4: 基于相关文档生成答案
            answer = self.model.generate_answer(query, relevant_docs)
        else:
            # 无需检索，直接生成
            answer = self.model.generate_answer(query, [])

        # 步骤5: 评估答案可信度
        support_token = self.model.predict_support_token(
            query, answer, relevant_docs
        )

        return {
            "answer": answer,
            "retrieve_decision": retrieve_token,
            "support_level": support_token
        }

# 使用示例
model = SelfRAGModel()
result = model.generate("What is Transformer?")

print(f"答案: {result['answer']}")
print(f"检索决策: {result['retrieve_decision']}")
print(f"支撑程度: {result['support_level']}")

# 输出:
# 答案: Transformer is a deep learning architecture...
# 检索决策: [Retrieve]
# 支撑程度: [Fully supported]

效果提升:

  • 准确率 : 在PopQA数据集上比标准RAG提升 7-12%
  • 成本优化: 减少不必要的检索调用（成本降低30%）
  • 可解释性: 反思token提供了决策透明度

6.3 CRAG（纠错性RAG）

问题: 检索到的文档可能包含噪音或过时信息。

CRAG方案:

  1. 置信度评估: 判断检索结果质量

    • 高置信度 → 直接使用
    • 中等 → 结合Web搜索
    • 低置信度 → 仅用LLM参数化知识

  2. 知识提炼: 从文档中提取关键语句（而非使用全文）

python 复制代码 
from llama_index.core.response_synthesizers import TreeSummarize

# 知识提炼：提取关键句
refine_synthesizer = TreeSummarize()

query_engine = index.as_query_engine(
    response_synthesizer=refine_synthesizer
)

七、GraphRAG（知识图谱增强RAG）

7.1 核心思想

2024年4月微软提出: 传统RAG在处理跨文档关系、全局性问题总结时表现不佳。

问题示例:

复制代码 
查询: "文档集中所有涉及到AI安全的部分有哪些共同点？"
传统RAG: 只能检索局部片段，无法构建全局关联。

GraphRAG解决方案 :

构建知识图谱(Knowledge Graph) + 社区摘要(Community Summary)。

7.2 架构流程

原始文档
实体抽取

LLM
构建图谱
社区检测

Leiden算法
生成社区摘要

LLM
全局查询
Map-Reduce生成

7.3 核心步骤

  1. 源文档索引: 文本分块。
  2. 知识提取: 使用LLM提取实体、关系、声明(claims)。
  3. 图谱构建: 用NetworkX构建图结构。
  4. 社区检测: 将图划分为不同层级的社区。
  5. 社区摘要: 为每个社区生成摘要。
  6. 查询处理 :
    • 全局查询: 使用社区摘要直接回答。
    • 局部查询: 结合图谱路径和向量检索。
7.3.1 Community Detection：Leiden算法详解

为什么需要社区检测？

在知识图谱中，实体和关系会形成复杂的网络结构。社区检测的目标是将密切相关的节点划分为社群（Community），每个社群代表一个主题或概念集群。

示例：

复制代码 
文档集: 关于深度学习的100篇论文

构建的知识图谱:
- 节点: Transformer, BERT, GPT, Attention, RNN, LSTM, CNN...
- 边: (Transformer, 基于, Attention), (BERT, 使用, Transformer)...

社区检测后:
社群1: {Transformer, Attention, Multi-Head Attention} → 主题: 注意力机制
社群2: {BERT, GPT, RoBERTa} → 主题: 预训练语言模型
社群3: {RNN, LSTM, GRU} → 主题: 循环神经网络

Leiden算法：优于Louvain的社区检测

Leiden算法（2019年提出）是GraphRAG中使用的核心算法，它解决了经典Louvain算法的不连通社区问题。

核心原理：

  1. 模块度优化（Modularity Optimization）

模块度 Q Q Q 衡量社区划分的质量：
Q = 1 2 m ∑ i j [ A i j − k i k j 2 m ] δ ( c i , c j ) Q = \frac{1}{2m} \sum_{ij} \left[ A_{ij} - \frac{k_i k_j}{2m} \right] \delta(c_i, c_j) Q=2m1ij∑[Aij−2mkikj]δ(ci,cj)

其中：

  • A i j A_{ij} Aij: 节点 i i i 和 j j j 之间的边权重
  • k i k_i ki: 节点 i i i 的度数
  • m m m: 图中边的总数
  • δ ( c i , c j ) \delta(c_i, c_j) δ(ci,cj): 节点 i i i 和 j j j 是否在同一社区（是为1，否为0）

目标 : 最大化 Q Q Q 值（范围-1到1，越高越好）

  1. Leiden算法的三个阶段

阶段1: 局部移动（Local Moving）

  • 遍历每个节点，尝试将其移动到相邻社区
  • 如果移动能提升模块度，则执行移动
  • 重复直到没有节点可移动
python 复制代码 
# 伪代码
for node in graph.nodes:
    best_community = node.current_community
    best_delta_Q = 0

    for neighbor_community in node.neighbor_communities:
        delta_Q = calculate_modularity_gain(node, neighbor_community)
        if delta_Q > best_delta_Q:
            best_community = neighbor_community
            best_delta_Q = delta_Q

    if best_community != node.current_community:
        move_node(node, best_community)

阶段2: 社区精炼（Refinement）

  • Leiden的核心创新：检测社区内的松散连接子集
  • 将不良连接的节点分离，形成新的子社区
  • 解决问题：Louvain可能产生内部断开的社区
python 复制代码 
# 伪代码
for community in communities:
    # 检测社区内的连通分量
    subgraphs = find_connected_components_within(community)

    if len(subgraphs) > 1:
        # 社区内部不连通，需要分裂
        for subgraph in subgraphs:
            # 尝试将子图重新分配到最佳社区
            best_merge_community = find_best_community_for_subgraph(subgraph)
            if best_merge_community != community:
                move_subgraph(subgraph, best_merge_community)

阶段3: 社区聚合（Aggregation）

  • 将每个社区压缩为单个"超节点"
  • 社区之间的边权重 = 原始节点之间的边权重总和
  • 在新的聚合图上重复阶段1-2

3. Leiden vs Louvain 对比

维度 Louvain算法 Leiden算法
连通性 可能产生断开的社区 保证社区内部连通
质量 模块度较高 模块度更高
速度 快 稍慢（多了精炼步骤）
层级性 支持 支持

4. GraphRAG中的应用

python 复制代码 
"""
使用Leiden算法进行社区检测
"""
import networkx as nx
from cdlib import algorithms

# 1. 构建知识图谱（从LLM提取的三元组）
G = nx.Graph()
triplets = [
    ("Transformer", "proposed_by", "Google"),
    ("Transformer", "uses", "Self-Attention"),
    ("BERT", "based_on", "Transformer"),
    ("GPT", "based_on", "Transformer"),
    ("Self-Attention", "computes", "Q_K_V"),
]

for head, relation, tail in triplets:
    G.add_edge(head, tail, relation=relation)

# 2. 使用Leiden算法检测社区
communities = algorithms.leiden(G, resolution=1.0)

# 3. 输出社区结果
print(f"检测到 {len(communities.communities)} 个社区:")
for i, community in enumerate(communities.communities):
    print(f"社群 {i+1}: {community}")

# 输出:
# 检测到 2 个社区:
# 社群 1: ['Transformer', 'BERT', 'GPT', 'Google']
# 社群 2: ['Self-Attention', 'Q_K_V']

# 4. 为每个社区生成摘要（使用LLM）
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

for i, community in enumerate(communities.communities):
    # 提取社区内的所有关系
    community_edges = [
        (u, v, G[u][v]['relation'])
        for u, v in G.edges()
        if u in community and v in community
    ]

    # 构建Prompt
    prompt = f"""
    根据以下知识图谱片段，生成一个简洁的主题摘要：

    实体: {', '.join(community)}
    关系: {community_edges}

    摘要（1-2句话）:
    """

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    summary = response.choices[0].message.content
    print(f"\n社群 {i+1} 摘要:\n{summary}")

# 输出:
# 社群 1 摘要:
# 这个社群主要讨论Transformer架构及其衍生模型BERT和GPT，由Google提出。

# 社群 2 摘要:
# 这个社群关注Self-Attention机制，包括Q、K、V矩阵的计算。

5. 层级社区检测

GraphRAG支持多层级社区检测，用于处理不同粒度的问题：

python 复制代码 
"""
层级社区检测
"""
# 第1层：细粒度社区（10-20个节点/社区）
level1_communities = algorithms.leiden(G, resolution=1.0)

# 第2层：中等粒度（50-100个节点/社区）
level2_communities = algorithms.leiden(G, resolution=0.5)

# 第3层：粗粒度（整个图的全局摘要）
level3_communities = algorithms.leiden(G, resolution=0.1)

# 查询时根据问题类型选择层级:
# - 细节问题 → 使用 level1
# - 关联问题 → 使用 level2
# - 全局总结 → 使用 level3

6. Leiden算法的优势在GraphRAG中的体现

优势 在GraphRAG中的应用
高质量社区 更准确的主题聚类，减少跨主题噪音
连通性保证 社区内的实体确实相关，不会误聚合
层级支持 支持不同粒度的查询（局部/全局）
可扩展 适用于大规模知识图谱（百万级节点）

7.4 代码实现（基于LlamaIndex）

python 复制代码 
"""
GraphRAG实现：结合知识图谱和向量检索
"""
from llama_index.core import KnowledgeGraphIndex
from llama_index.core.graph_stores import SimpleGraphStore
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# 1. 构建知识图谱索引
graph_store = SimpleGraphStore()
kg_index = KnowledgeGraphIndex.from_documents(
    documents,
    max_triplets_per_chunk=3,  # 每个chunk提取3个三元组
    graph_store=graph_store,
    llm=OpenAI(model="gpt-4o")
)

# 2. 查询（自动结合图谱推理）
query_engine = kg_index.as_query_engine(
    include_embeddings=True,  # 结合向量检索
    response_mode="tree_summarize"
)

response = query_engine.query(
    "Transformer和BERT的关系是什么？"
)

# 3. 可视化知识图谱
from pyvis.network import Network

g = kg_index.get_networkx_graph()
net = Network(notebook=True)
net.from_nx(g)
net.show("knowledge_graph.html")

知识提取示例:

复制代码 
文档: "Google在2017年提出了Transformer架构，后来BERT基于Transformer进行改进。"

提取的三元组:
1. (Google, 提出, Transformer)
2. (Transformer, 提出年份, 2017)
3. (BERT, 基于, Transformer)

7.5 GraphRAG优势

对比实验（微软内部数据集）:

方法 全局理解准确率 多跳推理成功率
传统RAG 42% 31%
GraphRAG 67% 58%

适用场景:

  • 跨文档关系挖掘
  • 全局性总结问题
  • 复杂多跳推理

八、完整RAG Pipeline实战

8.1 使用LangChain实现

python 复制代码 
"""
完整RAG系统：使用LangChain
包含：Chunking → Embedding → VectorDB → Retrieval → Rerank → Generation
"""
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import CohereRerank

# ========== 第1步：加载文档 ==========
loader = DirectoryLoader('./data', glob="**/*.md")
documents = loader.load()

# ========== 第2步：文档分块 ==========
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50,
    separators=["\n\n", "\n", ". ", " ", ""]
)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

# ========== 第3步：Embedding + 向量存储 ==========
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)

# ========== 第4步：创建检索器（混合检索） ==========
# 4.1 向量检索器
dense_retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="similarity",
    search_kwargs={"k": 20}  # 召回20个
)

# 4.2 添加重排序（Cohere Rerank）
compressor = CohereRerank(model="rerank-english-v2.0", top_n=5)
retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor,
    base_retriever=dense_retriever
)

# ========== 第5步：创建QA链 ==========
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",  # 将所有文档拼接到一个Prompt
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True
)

# ========== 第6步：查询 ==========
query = "Transformer的核心机制是什么？"
result = qa_chain({"query": query})

print("答案:", result["result"])
print("\n来源文档:")
for i, doc in enumerate(result["source_documents"], 1):
    print(f"{i}. {doc.metadata['source']}")
    print(f"   内容: {doc.page_content[:100]}...")

8.2 使用LlamaIndex实现

python 复制代码 
"""
完整RAG系统：使用LlamaIndex
包含：HyDE + 混合检索 + Rerank
"""
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.core.retrievers import VectorIndexRetriever
from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
from llama_index.core.postprocessor import SentenceTransformerRerank
from llama_index.core.response_synthesizers import get_response_synthesizer
from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# ========== 第1步：加载 + 分块 ==========
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# ========== 第2步：创建索引 ==========
embed_model = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-small")
llm = OpenAI(model="gpt-4o")

index = VectorStoreIndex.from_documents(
    documents,
    embed_model=embed_model
)

# ========== 第3步：配置检索器 ==========
retriever = VectorIndexRetriever(
    index=index,
    similarity_top_k=20  # 召回20个
)

# ========== 第4步：配置重排序 ==========
reranker = SentenceTransformerRerank(
    model="BAAI/bge-reranker-large",
    top_n=5
)

# ========== 第5步：创建查询引擎 ==========
response_synthesizer = get_response_synthesizer(
    response_mode="compact"  # 自动压缩上下文
)

query_engine = RetrieverQueryEngine(
    retriever=retriever,
    response_synthesizer=response_synthesizer,
    node_postprocessors=[reranker]
)

# ========== 第6步：查询 ==========
response = query_engine.query("Self-Attention的计算过程是什么？")
print(response)

# 查看来源
for node in response.source_nodes:
    print(f"来源: {node.node.metadata['file_name']}")
    print(f"相似度: {node.score:.3f}")
    print(f"内容: {node.node.text[:100]}...\n")

九、RAG评估指标

9.1 检索质量指标

1. Recall@K（召回率）
Recall@K = 检索到的相关文档数 所有相关文档数 \text{Recall@K} = \frac{\text{检索到的相关文档数}}{\text{所有相关文档数}} Recall@K=所有相关文档数检索到的相关文档数

2. Precision@K（精确率）
Precision@K = 检索到的相关文档数 K \text{Precision@K} = \frac{\text{检索到的相关文档数}}{K} Precision@K=K检索到的相关文档数

3. MRR（Mean Reciprocal Rank，平均倒数排名）
MRR = 1 ∣ Q ∣ ∑ i = 1 ∣ Q ∣ 1 rank i \text{MRR} = \frac{1}{|Q|} \sum_{i=1}^{|Q|} \frac{1}{\text{rank}_i} MRR=∣Q∣1i=1∑∣Q∣ranki1

4. NDCG@K（归一化折损累计增益）
NDCG@K = DCG@K IDCG@K \text{NDCG@K} = \frac{\text{DCG@K}}{\text{IDCG@K}} NDCG@K=IDCG@KDCG@K

9.2 生成质量指标

1. Faithfulness（忠实度）

  • 生成内容是否基于检索到的文档
  • 评估方法：用LLM判断答案是否能从文档推导

2. Answer Relevancy（答案相关性）

  • 答案是否回答了问题
  • 评估方法：计算答案和问题的语义相似度

3. Context Relevancy（上下文相关性）

  • 检索到的文档是否与问题相关
  • 计算公式：
    Context Relevancy = 相关句子数 总句子数 \text{Context Relevancy} = \frac{\text{相关句子数}}{\text{总句子数}} Context Relevancy=总句子数相关句子数

9.3 使用RAGAS评估

python 复制代码 
from ragas import evaluate
from ragas.metrics import (
    faithfulness,
    answer_relevancy,
    context_recall,
    context_precision,
)
from datasets import Dataset

# 准备评估数据
data = {
    "question": ["Transformer是什么？"],
    "answer": ["Transformer是一种深度学习架构..."],
    "contexts": [["Transformer由Google提出...", "Self-Attention是核心..."]],
    "ground_truth": ["Transformer是Google在2017年提出的深度学习架构"]
}

dataset = Dataset.from_dict(data)

# 评估
result = evaluate(
    dataset,
    metrics=[
        faithfulness,
        answer_relevancy,
        context_recall,
        context_precision
    ]
)

print(result)
# {'faithfulness': 0.95, 'answer_relevancy': 0.88,
#  'context_recall': 0.92, 'context_precision': 0.85}

十、RAG优化最佳实践

10.1 优化Checklist

优化点 基础方案 进阶方案 提升幅度
Chunking Fixed-size (512) Recursive + Overlap (50) +5% Recall
Embedding text-embedding-ada-002 text-embedding-3-large +8% MRR
检索 Dense (Top-5) Hybrid (BM25+Dense, Top-20) +12% NDCG
Rerank 无 Cross-Encoder (Top-5) +15% MRR
查询优化 原始查询 HyDE +7% NDCG
上下文压缩 无 Context Compression 降低50%成本

10.2 成本优化

问题: 长上下文导致高成本。

解决方案:

  1. 上下文压缩: 提取关键句而非全文
  2. Prompt缓存: 复用相同上下文（Claude支持）
  3. 小模型Rerank: 用小模型过滤，大模型生成
python 复制代码 
# 示例：上下文压缩
from llama_index.core.postprocessor import LongContextReorder

compressor = LongContextReorder()
query_engine = index.as_query_engine(
    node_postprocessors=[reranker, compressor]
)

10.3 延迟优化

目标: 降低查询响应时间。

方法:

  1. 异步检索: 并行调用多个检索器
  2. 缓存: Redis缓存热门查询
  3. 流式响应: 边检索边生成
python 复制代码 
# 流式响应
query_engine = index.as_query_engine(streaming=True)
response = query_engine.query("...")

for text in response.response_gen:
    print(text, end="", flush=True)

十一、Long Context vs RAG

11.1 技术演进探讨：RAG vs Long Context

随着Gemini 1.5 Pro (1M tokens)、Claude 3.5 Sonnet (200K tokens)的出现，"RAG vs Long Context"成为热议话题。

实验结论（Needle In A Haystack测试）:

  • Long Context: 在100K+长度下，也能精准检索
  • 但是: 成本极高、延迟极高

11.2 混合架构设计

最佳实践 : RAG + Long Context

  1. RAG作为初筛: 先检索Top-50文档（而非Top-5）
  2. Long Context作为精排: 将这50个文档全部放入Prompt
  3. LLM生成: 利用长窗口能力进行跨文档推理

对比:

维度 传统RAG (Top-5) Long Context (全文档) 混合模式 (RAG+LongCtx)
成本 低 极高 中
延迟 低 高 中
准确率 受限于检索 高 最高
跨文档推理 弱 强 强

成本对比（假设1M tokens文档库）:

复制代码 
纯Long Context:
  输入: 1M tokens × $3/1M = $3 每次查询

RAG (Top-5):
  输入: 5 × 500 tokens = 2.5K tokens × $3/1M = $0.0075 每次查询

混合模式 (Top-50):
  输入: 50 × 500 tokens = 25K tokens × $3/1M = $0.075 每次查询
  (成本是纯RAG的10倍，但比Long Context便宜40倍)

十二、本章小结

12.1 核心要点

  1. 核心公式 : RAG = 检索(Recall) + 生成(Generation)。不仅是技术，更是一种解耦知识与推理的架构思想。

  2. 关键组件:

    • Chunking: 固定长度是基准，Recursive是通用推荐，Semantic适合专业文档
    • Embedding : 选择高质量模型（text-embedding-3, bge-large-zh-v1.5）至关重要
    • VectorDB: FAISS（原型）、Milvus（生产）、Chroma（轻量级）
    • 检索: Hybrid（BM25+Dense）是最佳实践
    • Rerank: Cross-Encoder重排序可带来10-20%的MRR提升

  3. 进阶优化:

    • Pre: HyDE改善查询质量（+5-10% NDCG）
    • Post: Rerank是提升精度的性价比之选
    • 成本: 上下文压缩可降低50%成本

  4. 前沿架构:

    • Self-RAG: 模型自主决定何时检索（准确率+7-12%）
    • GraphRAG: 解决全局性与复杂推理问题（多跳推理成功率+27%）
    • CRAG: 纠错性RAG，处理噪音文档

  5. 未来趋势:

    • Agentic RAG: 让智能体自主控制检索策略（详见Part 4 第3章）
    • RAG + Long Context: 混合架构兼顾成本与性能

12.2 技术选型决策树

复制代码 
需要外部知识 → 是 →
    ├─ 文档量 < 10K → 使用FAISS
    ├─ 文档量 > 100K → 使用Milvus
    └─ 需要全局推理 → 使用GraphRAG

检索不准 →
    ├─ 关键词匹配差 → 添加BM25混合检索
    ├─ 语义理解差 → 升级Embedding模型
    └─ 排序不准 → 添加Rerank

成本过高 →
    ├─ 上下文太长 → 使用Context Compression
    ├─ 调用频繁 → 添加缓存
    └─ 考虑混合Long Context架构

12.3 延伸阅读

必读论文:

  1. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020) - RAG开山之作
  2. Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels (HyDE, 2022)
  3. Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique (2023)
  4. From Local to Global: A Graph RAG Approach (Microsoft GraphRAG, 2024)

框架文档:

下一步学习:

  • Part 4 第3章：智能体（Agent）核心机制 - 学习Agentic RAG
  • Part 6 第3章：生产部署最佳实践 - 学习RAG系统部署
  • Part 7 第1章：长上下文技术 - 深入理解Long Context原理

章节边界提醒:

  • ❌ Embedding模型训练 → 详见 Part 3 第4章
  • ❌ Agent架构设计 → 详见 Part 4 第3章
  • ❌ 生产部署优化 → 详见 Part 6 第3章
  • ❌ 长上下文技术细节 → 详见 Part 7 第1章
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