原文首发: 15 种高级 RAG 技术，值得收藏！
高级 RAG 技术汇总
- 增加信息密度：运用 LLMs 处理、清理与标记数据，提升信息密度，缩减生成模型所需上下文窗口规模，削减成本并增强响应精准度，恰似将教科书精缩为要点笔记，助益高效复习。
- 应用分层索引检索：凭借文档摘要构建多层索引，优先检索关联度高的摘要内容，再深入详细文档，加速检索流程，如同依书籍目录或摘要定位章节后精读，优于逐页通读。
- 改善检索对称性：为各文档生成假设问答对并嵌入检索，提升查询与文档语义契合度，缓解检索时上下文缺失难题，类似依少量示例预推答案，缩小检索范围。
- 使用 LLMs 去重信息：借助 LLMs 筛除嵌入空间重复数据块，精简为关键有用部分，优化响应质量，从冗余走向凝练。
- 测试和优化分块策略：依实际情形测试多种分块策略，借调整块大小、重叠率等参数寻最佳嵌入模式，强化检索效能，似深度学习调参以臻最优。
- 优化搜索查询：于对话系统内，借 LLMs 依系统需求优化用户查询语句，确保搜索引擎精准高效定位信息，如专业人士改写关键词精准检索。
- 使用假设文档嵌入修正查询与文档的非对称性：检索前造与用户查询关联的假设文档，以其嵌入代用户查询行语义检索，提升检索精度，从源头校准检索方向。
- 实施查询路由或 RAG 决策模式：在多数据源体系，依 LLMs 判定查询去向或是否需 RAG 检索，节降成本、提升效率，依需定向，避免资源虚耗。
- 重新排名以优化搜索结果：借重排模型优序检索成果，前置高关联文档，提升 RAG 系统性能，如网购时将优质商品置顶，提升用户检索体验。
- 使用上下文压缩优化搜索结果：经 LLMs 处理压缩检索所得信息，留存关键要素，既降成本又避冗余，精准提炼要点以应需求。
- 使用纠正 RAG 对检索文档打分和过滤：用训练模型评估 RAG 结果，筛除无关或有误文档，留存有效信息，如专家甄别资料，确保内容价值。
- 通过链式思维提示屏蔽噪音：利用链式思维提示提升 LLM 在噪声或无关信息干扰下的答题正确率，于复杂情境稳健寻真。
- 让系统具备自我反思能力：训练模型生成反思标识，依此判定检索或修正生成内容，提升质效，类人反思后决策，增强内容可靠度。
- 通过微调忽略无关上下文：微调模型优化 RAG 表现，使其辨明并略过无关上下文，聚焦关键信息高效响应，适配垂直领域需求。
- 使用自然语言推理让 LLMs 更好地应对无关上下文：借 NLI 模型过滤无关上下文，仅当问题与答案蕴含关系确立时启用检索上下文，确保信息强关联。
技术效果概览
- 信息密度：GPT - 4 处理成效斐然，如原始 HTML 经多轮处理，令牌数大幅降至 330，信息高度浓缩。
- 检索效率：分层索引检索与假设问题索引双管齐下，显著提升检索效率及结果相关性，精准定位目标。
- 分块策略：测试表明 1,000 字符分块搭配 200 字符重叠策略最优，得分 4.34，为数据分块立标。
- 假设文档嵌入：以此法行语义检索，检索精度跃升，优化检索路径与成果质量。
- 查询路由和 RAG 决策模式：精准甄别无需 RAG 检索的查询，合理分配资源，规避无端损耗。
- 重新排序和压缩：二者协同，优化生成响应的质量与效率，提升用户获取有效信息的速度与满意度。
- 评分和过滤：T5 - Large 模型担纲评分过滤重任，显著抬升响应准确性，为优质内容输出护航。