如何提升RAG知识库文档的召回准确率？

推荐语

掌握提升RAG系统性能的实用技巧。

核心内容：
1. 文档切割粒度对召回准确率的影响
2. 检索后排序技术及其应用
3. 混合检索策略及提升召回率的方法

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在RAG系统中，提升知识库文档的 召回准确率，对于提高整个系统的用户体验至关重要。

今天，我就从文档 切割粒度、检索后排序、混合检索、RAG-Fusion 这几个方面，详细介绍如何提升知识库文档的召回准确率，希望对你有所帮助。

文档切割粒度

在RAG系统中，文档切割是将 大文档 分割成更小的 文本块，以便更高效地进行向量表示 和检索。而 切割粒度 的大小直接影响检索的效率和召回率。

文档如果切割粒度 太细，可能导致上下文信息 丢失，使得检索到的文本块无法准确反映原文的含义，从而降低召回率。

但如果切割粒度 太粗，虽然保留了上下文信息，但可能使得检索范围过大，增加 噪声，同样影响召回率。

因此，选择适中的切割粒度很重要。但具体如何切割，也 没有标准答案，需要具体情况具体分析。

例如，对于 技术文档 或 法律文件，可以按段落或 章节进行切割；对于新闻报道或博客文章，可以按 句子 或 段落 进行切割。

目前，行业内还有一种做法，就是 重叠式切割，主要也是为了使上下文更完整，感兴趣可以详细了解下。

检索后排序

通常情况下，初始检索结果可能包含大量与查询相关，但实际相关性不高的文档，通过 重排序技术，可以将相 关性更高 的文档排在 前面，提高召回准确率。

比如，可以 基于统计打分的重排序，通过汇总多个来源的候选结果列表，使用多路召回的加权得分或倒数排名融合算法，来为所有结果重新算分。这种方法计算简单，成本低效率高，广泛用于对延迟较敏感的场景。

另外，可以 基于深度学习的重排序，利用 BAAI/bge-reranker-v2-m3 这类的模型，更好地分析问题和文档之间的相关性。这种方法检索准确度更高，但成本也更高，适合对检索精度要求高的场景。

混合检索

单一 的检索方式可能无法全面捕捉用户查询的意图，混合检索通过结合多种检索方式，可以显著提高召回率。

关键词匹配 召回简单直接，能快速找到包含特定关键词的文档；向量匹配 召回能更好地处理语义层面的匹配，提高召回的全面性。而将 两者结合，可以兼顾召回的速度和准确性。

另外，全文检索 能够捕捉文档中的 完整信息，但计算成本较高；向量检索计算效率高，但可能丢失上下文信息。通过结合两种检索方式，也可以充分利用各自的优势，提高召回率。

RAG-Fusion

RAG-Fusion可能大家了解的不多，它是一种将 多查询召回 与 结果融合策略结合使用的优化方法，通过多次查询和结果融合，提高召回率和准确性。

首先，使用多个不同的查询来获取更全面的内容，这些查询可以是基于原始查询的变体、同义词、近义词或语义相关的词汇生成，当然，我们可以利用 LLM 给我们生成即可，也就是把用户原始的问题，再用不同的几句话表达出来，分别做查询。

根据各次查询结果的重要性进行 加权排序，确保最终展示给用户的结果是高度相关且全面的。

课代表总结

提升RAG系统中知识库文档的召回准确率需要从 多个方面入手。通过合理的文档切割粒度、检索后排序、混合检索和RAG-Fusion等策略，可以显著提高召回率，为用户提供更准确、更有价值的回答。在实际应用中，还是得 根据具体场景和需求，选择适合的策略进行优化哈。

好了，本期内容就是这么多，希望能够帮助到您，感谢您能读到最后，如果觉得内容不错，请您点赞转发给予鼓励，咱们下期再见。