RAG Fusion技术详解与应用场景

RAG Fusion 定义

RAG Fusion 是 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 技术的一种扩展，旨在通过结合多查询检索和结果融合来提升生成模型的效果。其核心思想是通过生成多个相关查询变体，检索更全面的信息，并对结果进行融合与重排序，从而增强生成答案的准确性和丰富性。

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RAG Fusion 的核心流程

1. 原始查询生成
   用户输入一个问题（如：“什么是深度学习？”）。

2. 多查询生成
   通过模型（如大语言模型）生成多个相关的查询变体，例如：

   • “深度学习的定义是什么？”
   • “深度学习与传统机器学习的区别？”
   • “深度学习的典型应用有哪些？”

3. 并行检索
   对每个生成的查询变体，从外部知识库（如文档、数据库、网络）中检索相关片段。

4. 结果融合与重排序
   合并所有检索结果，并通过算法（如相关性评分、去重、加权平均等）重新排序，选出最相关的信息。

5. 生成最终答案
   将融合后的检索结果输入生成模型（如GPT），生成最终回答。

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与传统 RAG 的区别

• 传统 RAG：直接基于单一原始查询检索信息，可能遗漏相关上下文。
• RAG Fusion：通过多查询生成和结果融合，覆盖更全面的信息，减少信息盲区。

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优势

1. 提升召回率：多查询变体扩大检索范围，覆盖更多潜在相关文档。
2. 增强鲁棒性：减少对原始查询表述的依赖，避免因表述偏差导致的检索失败。
3. 改善生成质量：融合后的检索结果为生成模型提供更丰富的上下文。

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应用场景

• 复杂问题：需多角度检索的问题（如对比分析、开放域问答）。
• 模糊查询：用户提问不明确时，生成变体查询补充意图。
• 长尾知识：针对冷门或细分领域，提高信息覆盖能力。

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示例

• 用户提问：“如何预防感冒？”
• 生成查询变体：
  • “预防感冒的自然疗法有哪些？”
  • “维生素C对预防感冒的作用？”
  • “流感疫苗的有效性如何？”
• 融合检索结果后，生成答案会综合营养、医疗、生活习惯等多方面信息。

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技术挑战

• 计算开销：多查询检索和融合需要更多资源。
• 噪声过滤：合并结果时需去除冗余或低质量内容。
• 查询生成质量：变体查询需与原始意图高度相关。

RAG Fusion 通过动态扩展检索范围，显著提升了生成式AI的可靠性和信息覆盖能力，是当前RAG技术的重要演进方向。