简介：本文深入探讨了企业级RAG应用在检索与生成阶段的8个优化技巧，包括查询重写、语义路由、融合检索、检索后处理、选择合适的LLM、优化生成模式、多模态协同和Agentic RAG，旨在提高RAG应用的性能和准确性。
随着人工智能技术的不断发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）作为一种结合了信息检索技术与语言生成模型的技术，已经成为企业级应用中的重要组成部分。然而，在实际应用中，如何优化RAG应用的检索与生成阶段，以提高其性能和准确性，是众多企业面临的挑战。本文将详细介绍在检索与生成阶段的8个必知技巧，帮助企业更好地优化RAG应用。
查询重写是提高检索精确性的重要手段。当用户的查询不够明确或具体时，可以通过查询重写来分解或细化问题，以提升检索与生成的准确性。常见的重写策略包括HyDE（假设性文档嵌入）和基于上下文的查询细化。HyDE通过生成假设性答案来捕获查询意图与上下文，提高召回文档的相关性。而基于上下文的查询细化则用于在多次、连续、有上下文的RAG对话中，根据历史对话记录与当前输入消息，改写出一个独立的、具备完整语义的问题，然后进行检索。
语义路由可以在检索之前识别使用者的意图，并根据意图将输入问题交给后续不同的检索生成流程来完成。这通常借助大型语言模型（LLM）来提供基于语义的判断能力。在大型的RAG应用中，使用语义路由进行意图的区分与分发，可以提高检索的精准度、检索效率和系统的可扩展性。
在复杂的数据环境下，单一的检索方法往往无法确保最终检索效果。因此，融合检索成为一种常见的优化策略。融合检索可以结合多种算法和索引类型，如向量与关键词检索、向量与知识图谱索引的检索等。这种方法将检索过程分层次的多次完成，有利于简化复杂数据环境下的检索过程，提高检索的灵活性和可控性。
检索后处理是对检索结果进行改进的重要手段。常见的检索后处理方法包括扩充句子窗口和自动合并检索。扩充句子窗口是在通过相似度检索到最高分的文本块后，给这个文本块前后添加一定数量的文本块，以丰富上下文。而自动合并检索则是构建一个多层级、树状的文本块结构，根据算法判断是否需要合并到具有更丰富语义的文本块，并用于生成。
选择合适的LLM对于RAG应用的性能至关重要。在实际应用场景中，需要综合考虑准确性、用户体验、成本等因素。同时，在不同的任务环节选择不同的LLM可以更好地发挥整体优势。例如，在索引、路由、查询重写、生成等阶段，可以使用不同的模型组合来优化性能。
由于输入问题或任务的多样性，简单的生成模式往往无法满足需求。因此，需要结合任务输入与响应要求来优化生成模式。常见的优化手段包括多次迭代生成、简单合并生成、自我反思生成和树状总结生成等。这些优化手段可以提高生成的准确性和丰富性。
随着企业数据量的增长，传统的以文本为核心的RAG技术逐渐暴露出局限性。多模态RAG技术能够跨越数据类型，将图像、视频、音频等多模态内容整合为有价值的知识资产。这种技术可以优化用户交互体验，提高信息的传递效率。
Agentic RAG借助AI智能体的思想，使RAG系统能够针对复杂的查询任务主动规划解决步骤。通过多次的检索、信息交互以及LLM的调用，系统能够逐步构建答案，从而实现对任务的优化输出。这种技术更擅长处理综合性的输入任务，可以让整个应用更具灵活性与弹性。
综上所述，通过优化查询重写、语义路由、融合检索、检索后处理、选择合适的LLM、优化生成模式、多模态协同和Agentic RAG等技巧，可以显著提高企业级RAG应用的性能和准确性。在实际应用中，企业可以根据自身需求选择合适的优化策略，并结合千帆大模型开发与服务平台等先进技术，实现RAG应用的持续优化和创新。
以千帆大模型开发与服务平台为例，该平台提供了丰富的算法和模型库，支持多种检索和生成算法的组合与优化。企业可以利用该平台快速构建和部署RAG应用，并通过平台提供的监控和分析工具，实时了解应用的性能和用户反馈，从而不断优化和改进应用。同时，该平台还支持多模态数据处理和AI智能体的开发，为企业提供了更广阔的创新空间。