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【面试题】RAG优化策略

news 2025/9/14 8:08:12

1. RAG各模块有哪些优化策略？

检索模块优化

使用先进的检索模型：如 ColBERT、ANCE、DPR 等对比学习模型
实现多向量检索：对文档的不同部分分别嵌入，提高检索精度
采用查询扩展技术：使用同义词、关联词扩展原始查询
引入混合检索：结合稀疏检索（BM25）和稠密检索的优势

生成模块优化

使用指令微调的大模型：如 ChatGPT、Claude 等
实现检索结果重排序：使用交叉编码器对初步结果进行精细排序
添加后处理机制：对生成结果进行去重、摘要和事实核查

数据预处理优化

动态分块策略：根据文档结构和语义进行智能分块
添加元数据增强：为每个块添加创建时间、来源、重要性等元数据
实施实体识别与链接：将文本中的实体链接到知识库

2. RAG架构优化有哪些优化策略？

分层检索架构

实现两级检索：先使用快速检索器获取大量候选，再用精细检索器排序
建立缓存机制：对常见查询结果进行缓存，提高响应速度

动态决策架构

实现查询复杂度评估：根据查询难度动态调整检索策略
设计异步处理流程：并行处理多个检索和生成任务

混合架构设计

结合多个检索器：同时使用多个不同的检索方法
实现结果融合算法：智能合并不同检索器的结果

3. 如何利用知识图谱（KG）进行上下文增强？

实体链接与扩展

实现命名实体识别：自动识别文本中的实体
建立实体链接系统：将文本实体链接到知识图谱节点
进行实体扩展：根据知识图谱获取相关实体

子图检索与推理

实现多跳查询：在知识图谱中进行多跳关系查询
构建相关子图：提取与查询相关的知识子图
进行关系推理：利用图谱结构进行逻辑推理

表示学习融合

学习图谱嵌入：使用 TransE、RotatE 等方法学习实体和关系表示
实现多模态融合：将文本嵌入与图谱嵌入相结合
设计注意力机制：让模型关注最重要的图谱信息

4. 典型RAG架构中，向量数据库进行上下文增强存在哪些问题？

语义表示局限

语义鸿沟问题：向量空间无法完全捕获复杂语义关系
静态表示限制：预计算的嵌入无法适应新的查询语境
多义性处理不足：无法很好处理一词多义现象

检索效率问题

最近邻搜索复杂度：高维向量搜索计算成本高
索引更新困难：增量更新大规模向量索引效率低
内存占用大：存储大量高维向量需要大量内存

多模态支持不足

非文本数据处理能力有限：对图像、表格等结构化数据处理能力弱
跨模态检索效果差：文本到图像、图像到文本的检索效果不理想

5. Self-RAG：如何让大模型对召回结果进行筛选？

反思标记机制

设计特殊控制标记：如 [Retrieve]、[Relevant]、[Supported] 等
实现标记生成：让模型学会在适当位置生成这些标记
建立决策流程：根据标记值决定后续操作

多级评估体系

检索必要性评估：判断是否需要检索外部知识
文档相关性评估：对每个检索结果进行相关性评分
声明支持性评估：对生成的每个声明进行事实核查

动态控制流程

实现迭代检索：根据评估结果决定是否需要进行额外检索
设计早期停止机制：当获得足够信息时提前停止检索
建立置信度机制：根据评估结果计算最终答案的置信度

6. Self-RAG的创新点是什么？

自我反思能力

引入批判性思考：模型能够评估自身知识和外部信息
实现细粒度评估：对每个检索结果和生成声明进行评估
建立质量意识：模型能够意识到自身知识局限和信息质量

动态决策架构

打破固定流程：不再是简单的"检索-生成"管道
实现智能控制：根据上下文动态决定检索时机和范围
支持多轮交互：能够进行多轮检索-生成循环

透明可解释性

提供决策依据：通过特殊标记显示模型的决策过程
支持结果验证：能够追溯生成内容的来源和依据
增强可信度：让用户了解模型为何给出特定答案

7. Self-RAG 训练过程

监督微调阶段

构建训练数据：人工标注需要检索的查询和相应的反思标记
设计特殊token：在词汇表中添加反思相关的特殊标记
进行序列到序列训练：训练模型生成答案和反思标记

强化学习优化

设计奖励函数：基于答案准确性、检索效率等指标
使用PPO算法：优化策略模型以获得更高奖励
实现课程学习：从简单任务开始逐步增加难度

多任务学习

联合训练检索和生成任务：让模型同时学习两个相关任务
添加辅助任务：如相关性预测、事实核查等
平衡损失函数：调整不同任务的损失权重

8. Self-RAG 推理过程

查询解析阶段

分析查询复杂度：判断是否需要外部知识
生成初始检索查询：将用户查询转换为检索查询
决定检索策略：确定检索范围和深度

迭代检索阶段

执行初步检索：获取第一批候选文档
进行相关性评估：对每个文档进行评分和筛选
决定进一步检索：根据评估结果决定是否需要额外检索

生成与验证阶段

逐步生成答案：同时生成文本和反思标记
实时事实核查：对每个声明进行支持性验证
最终答案合成：整合所有生成内容形成最终答案

9. Self-RAG 代码实战

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from typing import List, Dictclass SelfRAG:def __init__(self, model_name: str, retriever):self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)self.retriever = retriever# 添加特殊标记self.special_tokens = ['[Retrieve]', '[NoRetrieve]', '[Relevant]', '[Irrelevant]','[Supported]', '[NotSupported]']self.tokenizer.add_tokens(self.special_tokens)self.model.resize_token_embeddings(len(self.tokenizer))def should_retrieve(self, query: str) -> bool:"""判断是否需要检索"""prompt = f"判断是否需要检索来回答: {query}。输出 [Retrieve] 或 [NoRetrieve]。"inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")with torch.no_grad():outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=50)decision = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False)return "[Retrieve]" in decisiondef evaluate_relevance(self, query: str, document: str) -> float:"""评估文档相关性"""prompt = f"""判断文档与问题的相关性:
问题: {query}
文档: {document[:500]}...
输出 [Relevant] 或 [Irrelevant]。"""inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")with torch.no_grad():outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=100)decision = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False)return 1.0 if "[Relevant]" in decision else 0.0def generate_with_retrieval(self, query: str) -> str:"""基于检索的生成过程"""# 判断是否需要检索if not self.should_retrieve(query):return self.generate_directly(query)# 检索并筛选文档documents = self.retriever.retrieve(query)relevant_docs = []for doc in documents:if self.evaluate_relevance(query, doc) > 0.5:relevant_docs.append(doc)# 生成答案context = "\n".join(relevant_docs[:3])  # 使用前3个相关文档prompt = f"""基于以下上下文回答问题。生成时对每个主张进行验证。
问题: {query}
上下文: {context}
请开始回答:"""inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt")with torch.no_grad():outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=500)return self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)