Retrieval Augmented Generation (RAG)是通过整合外部知识源增强大型语言模型（LLM）的过程。这使得LLM能够生成更准确和上下文感知的答案，同时减少虚构内容。

在回答问题或生成文本时，首先从现有的知识库或大量文档中检索相关信息。然后使用LLM生成答案，通过整合这些检索到的信息来提升响应的质量，而不是完全依赖LLM自行生成答案。

典型的RAG工作流程如上图所示。其中包含了RAG的三个主要步骤：

索引化：索引化过程是一个重要的初始步骤，它从清理和提取原始数据开始，将各种文件格式如PDF、HTML和Word转换为标准化的纯文本。为了适应语言模型的上下文约束，这些文本被划分为更小和更易管理的块，这个过程称为分块。然后，利用嵌入模型将这些块转换为向量表示。最后，创建一个索引来存储这些文本块及其向量嵌入作为键值对，实现高效且可扩展的搜索能力。

检索：用户查询用于从外部知识源检索相关上下文。为了实现这一目标，用户查询首先通过编码模型进行处理，生成语义相关的嵌入。然后，在向量数据库上进行相似性搜索，以检索最接近的相关数据对象。

生成：用户查询和从检索步骤中检索到的额外上下文填入提示模板中。将来自检索步骤的增强提示输入到LLM中，从而得到LLM的回复。

最终大模型生成的效果取决于各个环节，每个环节都有自己的挑战，针对性优化和解决问题，有效提升AI应答效果。

本文讲RAG系统中检索模块的关键技术之一。

文本向量化是将文本数据转换为数值向量，便于计算机进行信息检索。

针对上图，可知Documents和Query都要进行向量化，因此向量的质量直接影响到检索效果。

我们在大量应用落地的过程中，发现和解决了非常多RAG系统中的检索问题，这些问题会影响系统的性能和最终生成的答案质量。虽然部分问题可以通过数据清洗或系统设计来解决，但以下三个问题仍非常棘手，难以根治：

1. 语义鸿沟

用户提问的方式与知识中的表达方式存在差异，导致检索系统无法精准匹配到相关知识。主要表现有：

①用户提问口语化而知识采用书面语或专业术语；如用户提问（口语化）："校园卡丢了怎么办"，知识库中的表达（专业术语）："校园卡补办需要携带身份证到指定地点办理"

②用户可能用不同词汇、短语描述同一个概念，而知识库使用特定术语；

比如校园用户会用“校卡”、“饭卡”，“学生卡”来指代知识库中的“校园卡”。

③用户问题涉及多个知识点，但分散在知识库中的不同文档中。

2. 语言多样性和复杂性

用户的问题可能涉及语言的多样性和复杂性，如同义词（国家奖学金，国奖）、多义词（包袱，水分）、语法结构（如陈述句，倒装句）等，使得检索难以准确匹配。

3. 长尾问题

指的是某些问题或知识点出现频率极低，但仍需要被准确检索到。这种情况在垂直场景知识库中尤为常见。比如“双一流”，“三位一体”等，这些词汇只有在特定场景中才会用到，但是一旦提到就要求能检索到。

针对上述挑战，星火科技进行了深入研究，并取得了突破性进展，应用到实际场景中。星火科技在向量方面，融合了稠密向量、低维向量和稀疏向量三种向量表示，分别从不同角度优化信息检索和生成的效果。

1. 稠密向量

定义：稠密向量是通过深度学习模型训练得到的，能够捕捉文本的深层语义信息。

局限性: 现有的向量模型一般都是在通用语料库上训练得到，会有以下局限性：

①缺少区分度：两个语义相同的句子由稠密向量计算相似度可能是0.95，而语义相似但不相同的句子也可能大于0.9。这就给检索结果的筛选带来了很大困扰。

②缺少相关性：现有向量模型的训练目的是找句子相似性，而现实中需求却是相关性。如用户提到“考试挂科了怎么办”时，真正希望AI给出的建议是“补考的申请方法”，而不是找到相似的“考试没有通过怎么办”。

星火实践：在我们的实践中，提升向量区分度和检索的精准度是同步进行的。

①利用多年积累的行业数据进行场景化训练，提升向量区分度。

②通过大量语料分析，理解用户检索意图，对数据进行再加工，提升检索精准度。

③选定区分度更高、更符合用户需求的向量模型，为后续的二次检索和兜底处理提供依据。

2. 稀疏向量 

定义：稀疏向量是高维向量（30K+），其中大多数元素都是零，只有少数元素为非零。通常用于高维数据的处理，常用的算法有TF-IDF/BM25等。

局限性: 

①缺乏泛化能力，稀疏嵌入方法主要基于词频统计，缺乏对词语之间语义关系的理解。这样一来，语义相近的词（如“留学”和“出国”）在稀疏嵌入中会有不同的表示，限制了模型的泛化能力。

②缺乏上下文能力，稀疏嵌入方法无法捕捉词语在不同上下文中的不同含义。比如，"苹果" 在不同的上下文中可能指代“苹果手机”或“吃的苹果”，但稀疏嵌入无法区分这些不同的指代。

星火实践：和稠密向量不同的是，稀疏向量不依赖模型，必须通过搜索语料，从0开始建设，上述问题体现了语料的大小和质量对稀疏向量至关重要，因此星火的主要工作在语料库建设上。

①平行语料库建设，在不同场景下建立场景同义词库，提升泛化能力。

②垂直语料库建设，通过NLP工具，对文档做POS/NER处理，建立针对词性和实体的权重分布，加强对上下文的理解。

③结合①和②建立分场景、分词性的稀疏向量，在应用上，利用稀疏向量进行兜底处理，有效解决长尾问题。

3. 低维向量

定义：低维向量通过降维技术（如PCA/t-SNE/UMAP等）从高维向量中提取数据的主要特征，将高维稠密向量(如768维)降低到低维(如3维)，降低计算复杂度，方便可视化，剔除离群点。

星火实践：在向量训练过程中，总会遇到一些数据存在于模糊区间中，就算人工也无法识别应该所属的分类。

①利用低维向量进行可视化，快速识别和修正错误数据，持续提升语料库质量，用于训练向量模型。

②对高维分布集中的数据进行降维后，保留关键特征，进一步增加区分度，进行二次检索。

经过不断地实践，向量检索的效果得到有效提升。f1值为通过精确率及召回率共同计算的结果，f1值越高，整体效果更优，可以看到训练后提升了12个百分点。