简介：本文深入探讨了混合检索与重排序技术如何改善RAG应用的文档召回效果，介绍了这两项技术的基本原理及其在RAG系统中的应用优势，同时讨论了构建生产级RAG应用的复杂性，为开发者提供了有价值的参考。
随着时间推移，RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术已经迅速成为在实际应用中部署大型语言模型（LLMs）的首选方式。RAG系统的核心理念在于，通过向量检索从大量外部文档中获取信息，再辅以大模型的生成能力，以此来应对复杂的问答或内容创作任务。然而，随着技术的进步和应用的广泛，单一的向量检索已不足以满足日益增长的需求。本文旨在介绍混合检索和重排序技术的基本原理，解释其对提升RAG系统文档召回效果的作用，并讨论构建生产级RAG应用的复杂性。
在RAG系统中，当用户提出一个问题时，系统并非直接将问题提交给大模型来回答，而是首先在知识库中进行向量搜索，通过语义相似度匹配的方式查询相关内容，然后再将用户问题和搜索到的相关知识提供给大模型，以使大模型获得足够完备的知识来回答问题，从而获得更可靠的问答结果。我们可以将大模型比作超级专家，他熟悉人类各个领域的知识，但也有自己的局限性，比如不了解一些私人的信息。而RAG系统正是帮助大模型临时性地获取他所不具备的外部知识，允许他在回答问题之前先找答案。
虽然向量检索在复杂语义的文本查找、相近语义理解、多语言理解以及多模态理解等方面具有明显优势，但在某些情况中效果不佳，比如搜索一个人或物体的名字、搜索缩写词或短语以及搜索ID等。而这些正是传统关键词搜索的优势所在，它擅长精确匹配、少量字符的匹配以及倾向低频词汇的匹配。
混合检索正是结合了这两种搜索技术的优点，同时弥补了两者的缺陷。在混合检索中，我们需要在数据库内提前建立向量索引和关键词索引。在用户输入问题时，通过两种检索模式分别在文档中检索出最相关的内容。混合检索没有明确的定义，通常以向量检索和关键词检索的组合为例，但也可以使用其他搜索算法的组合，比如将用于检索实体关系的知识图谱技术与向量检索技术结合。不同的检索系统各自擅长寻找文本之间不同的细微联系，包括精确关系、语义关系、主题关系等。可以说没有任何一种检索模式能够适用于全部情境，而混合检索通过多个检索系统的组合，实现了多个检索技术之间的互补。
在混合检索找到一批可能的候选文档后，我们需要引入一个评分系统：重排序模型（Rerank Model），对这些文档进行打分和排序，确保最相关的信息能够位列榜首。重排序模型通过将候选文档列表与用户问题的语义匹配度进行重新排序，从而改进语义排序的结果。其原理是计算用户问题与给定的每个候选文档之间的相关性分数，并返回按相关性从高到低排序的文档列表。
混合检索和重排序技术的结合，在RAG应用中表现出了显著的优势。通过引入混合检索，RAG系统能够结合不同检索技术的优势，以获得更好的召回结果。而重排序技术则进一步提升了检索的准确性，确保最相关的文档能够被优先呈现。这一技术组合在提供智能客服解答、构建企业智能知识库、实现AI搜索引擎等多个应用场景下，都大大提升了信息召回的速度和质量。
然而，将混合检索与重排序技术应用于生产级RAG系统并不是一件简单的事情。它需要开发者克服数据处理的复杂性、模型训练的巨大挑战以及算法优化的繁琐工作。在这一过程中，不仅要关注技术的实现，更要确保系统的稳定性和扩展性，以适应不断增加的用户需求和数据量。
以千帆大模型开发与服务平台为例，该平台充分利用了混合检索和重排序技术来优化RAG应用。通过结合向量检索和关键词检索，平台能够更准确地从大量外部文档中检索出与用户问题相关的信息。同时，利用重排序模型对候选文档进行打分和排序，进一步提升了检索结果的准确性和实用性。这使得千帆大模型开发与服务平台在提供智能客服解答、构建企业智能知识库等方面表现出色，为用户带来了更好的使用体验。
综上所述，混合检索和重排序技术是改善RAG应用文档召回效果的有效手段。通过结合这两种技术，RAG系统能够更准确地从外部文档中检索出与用户问题相关的信息，并为用户提供更可靠的问答结果。然而，构建生产级RAG应用仍然面临着诸多挑战，需要开发者不断探索和优化。相信随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，RAG技术将在更多领域发挥巨大的潜力。