总结了 13 个 顶级 RAG 技术

主要观点总结

本文讨论了如何改进RAG系统（基于文档检索和语言生成的回答系统）的检索和生成能力，以构建更准确、更可靠、更具备情境感知能力的AI系统。文章涵盖了从低投入、高效率的方法（如查询重写、重新排序）到更复杂的流程（如嵌入和LLM微调）的各种技术。特别提到了使用HNSW、语义分块、基于语言模型的分块、利用元数据、混合搜索、查询重写、基于提示的上下文压缩检索、微调嵌入模型、自动剪切、重新排序检索到的对象、微调LLM以及使用RAFT等技术来增强RAG系统的性能。这些技术有助于处理复杂的信息需求，提高AI系统的准确性和可靠性。

关键观点总结

关键观点1: 改进RAG系统的检索和生成能力

通过采用一系列技术，如HNSW、语义分块、基于语言模型的分块、利用元数据、混合搜索、查询重写、基于提示的上下文压缩检索、微调嵌入模型、自动剪切、重新排序检索到的对象、微调LLM以及使用RAFT，来增强RAG系统的性能。

关键观点2: HNSW的应用

HNSW是一种在大型数据集中查找相似项的有效算法，它通过基于图的结构化方法，帮助快速定位近似最近邻。

关键观点3: 语义分块和基于语言模型的分块

语义分块根据含义划分文本，而基于语言模型的分块使用语言模型从文本中创建完整的语句，这两种方法都可以提高检索的连贯性和准确性。

关键观点4: 利用元数据

添加和过滤元数据可以提供额外的上下文信息，从而提高检索的准确性。

关键观点5: 混合搜索和查询重写

结合向量搜索和关键词搜索的混合搜索，以及使用LLM重写查询，可以提高检索效果。

关键观点6: 基于提示的上下文压缩检索

通过提取相关内容和过滤不相关文档，优化检索过程。

关键观点7: 微调嵌入模型和LLM

使用特定领域数据对嵌入模型和LLM进行微调，可以显著提升其性能。

关键观点8: 使用RAFT

RAFT将微调与检索方法相结合，增强模型在特定领域的工作能力，并提供一种生成准确且相关响应的可靠方法。