NLP高频面试题（二十六）——RAG的retriever模块作用，原理和目前存在的挑战
在自然语言处理领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，旨在提升模型的回答准确性和信息丰富度。其中，Retriever在RAG架构中扮演着关键角色，负责从外部知识库或文档集合中获取与输入查询相关的信息，为生成模块提供必要的上下文支持。
检索模块的作用
检索模块的主要任务是从庞大的知识库中提取与用户查询高度相关的文档片段或信息块。这些检索到的内容作为生成模块的输入，帮助生成更准确、信息更丰富的回答。通过引入检索模块，RAG模型能够动态地获取最新的、领域特定的信息，弥补生成模型在预训练过程中可能存在的知识盲区。
检索模块的原理
检索模块通常采用以下步骤来完成信息检索：
- 查询编码：将用户输入的查询转换为向量表示，捕捉其语义信息。
- 文档编码：将知识库中的文档预先转换为向量表示，存储在向量数据库中。
- 相似度计算：计算查询向量与文档向量之间的相似度，通常使用余弦相似度等度量方法。
- 检索排序：根据相似度得分，对文档进行排序，选取与查询最相关的文档片段。
在实际应用中，常用的检索技术包括基于词频-逆文档频率（TF-IDF）的传统检索方法和基于深度学习的向量检索方法，如BERT等预训练模型。向量检索通过将查询和文档映射到相同的向量空间，实现语义级别的匹配，提升了检索的准确性和召回率。
当前面临的挑战
尽管检索模块在RAG系统中发挥着重要作用，但仍面临以下挑战：
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语义歧义：向量表示可能无法充分捕捉查询和文档之间的细微语义差异，导致检索结果包含无关或错误的信息。
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查询复杂性：用户输入的查询可能包含多轮对话、口语化表达或复杂句式，增加了检索的难度。
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文档切分与表示：如何将长文档有效地切分为合适的片段，并进行准确的向量表示，是影响检索效果的关键因素。
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多模态内容处理：对于包含图表、公式等多模态信息的文档，检索模块需要能够有效地提取和表征这些内容，以支持生成模块的多样化需求。
为应对上述挑战，研究者们提出了多种改进策略，如引入查询改写（Query Rewriting）技术，以生成更适合检索的查询表达；利用知识图谱增强检索过程，改善信息的组织和检索效率；以及采用混合检索方法，结合稀疏和密集向量表示，提高检索的准确性和召回率。这些方法旨在提升检索模块的性能，从而增强RAG系统的整体效果。