15种高级RAG技术及其应用详解

在当今的信息时代，检索增强生成（RAG）技术为我们提供了高效的信息处理方案。本文将介绍15种高级RAG技术，并通过预检索、检索、后检索和生成四个环节来分析其应用。

如何提高信息密度？

1. 增加信息密度（Increase Information Density Using LLMs）

利用大语言模型（LLMs）对数据进行处理、清理和标记，以降低生成模型所需的上下文窗口大小，进而减少成本和提高准确性。就像在考试前通过总结教科书变成简洁的笔记，从而提升复习效率。

如何应用分层索引检索？

2. 应用分层索引检索（Apply Hierarchical Index Retrieval）

通过文档摘要创建多层索引，首先检索与查询相关的摘要部分，再深入详细文档。这样一来，可以显著提高检索效率，正如先看一本书的目录找到想要的章节，再决定是否深入阅读。

如何改善检索对称性？

3. 改善检索对称性（Improve Retrieval Symmetry with Hypothetical Question Index）

为每个文档生成假设问答对，并将其作为检索嵌入对象，从而提升查询与文档之间的语义相似度。这种方法有助于减少检索时上下文的丢失，从而提高效率。

如何使用LLMs去重信息？

4. 使用LLMs去重信息（Deduplicate Information in Your Data Index Using LLMs）

通过LLMs对嵌入空间的数据块进行去重，将重复信息浓缩，提升响应质量。这就像清理一堆数据，只留下最有用的部分。

如何测试和优化分块策略？

5. 测试和优化分块策略（Test and Optimize Your Chunking Strategy）

根据具体情况测试不同分块策略，通过调整数据块大小和重叠率，找到最佳嵌入方式。类似于调参的过程，不断迭代以找到合适的策略。

如何优化搜索查询？

6. 优化搜索查询（Optimize Search Queries Using LLMs）

针对对话系统，使用LLMs根据搜索需求优化用户的查询语句，以确保精准、高效地找到相关信息。

如何修正查询与文档的非对称性？

7. 使用假设文档嵌入修正查询与文档的非对称性（Fix Query-Document Asymmetry with Hypothetical Document Embeddings (HyDE)）

在检索前生成与用户查询相关的假设文档，通过嵌入替代用户的查询，从而提高搜索的准确性。

如何实施查询路由或RAG决策模式？

8. 实施查询路由或RAG决策模式（Implement Query Routing or a RAG Decider Pattern）

在多数据源系统中，使用LLMs决定将查询路由到哪个数据库，从而降低成本，提高效率。

如何重新排名以优化搜索结果？

9. 重新排名以优化搜索结果（Prioritize Search Results with Reranking）

利用重排模型优化检索结果的优先级，将最相关的文档排在前面。这种方式能显著提升用户体验，类似于网上购物时精准找到最适合的商品。

如何使用上下文压缩优化搜索结果？

10. 使用上下文压缩优化搜索结果（Optimize Search Results with Contextual Prompt Compression）

通过LLMs对检索信息进行处理、压缩或重新格式化，仅保留生成最终响应所需的关键信息，避免无谓的废话。

如何使用纠正RAG对检索文档进行打分？

11. 使用纠正RAG对检索文档打分和过滤（Score and Filter Retrieved Documents with Corrective RAG）

通过训练模型对RAG结果进行打分，过滤掉无关或不准确的文档，确保保留有用信息。