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        最近一直做大模型RAG(检索增强)相关的一些事情，现阶段模型还没办法做到足够智能，需要有RAG(检索增强)进行一些能力加强，特别是一些事实类和实时类的信息

之前聊过RAG如何切块的问题，我们在实践过程中也落地了很多策略，比如我们发现在某些场景下较小的query和较小的块匹配精准度更好一些，但是较小的块容易遗漏很多上下文信息，所以我们尝试先将文本切成不同size 的块，小块和大块之间有一定的关联，然后用小块做embedding匹配，然后再query找小块对应的大块，这样既兼顾了准确性也考虑到了充足的上下文，整体效果还不错。

llamaindex中retrieve策略之BM25Retriever

BM25Retriever是一个词袋模型，简单介绍一下词袋模型向量化的思路，大体是这样的：

1、先将文本进行分词，有很多开源优秀的分词器，大家自行搜索

2、将这些分词进行去重整理，得到的所有词组成的集合可以理解成是一个词袋

3、query和文本向量化时，看一下词袋中的词在这个query中是否出现，如果出现标记为1，不出现标记为0，这样就可以将任意一个文本转成N维的向量(N维即分词的数量，一般情况下用所有分词结果可能会有维度不可控的风险，所以词袋一般会选前k个经常出现的词汇作为词袋)

词袋模型比较简单，它的缺点主要在于原文本的词序信息会丢失，所以我们目前暂时没有使用过词袋模型，llamaindex正好实现了这个策略，顺便看了一下，有需要的可以自己去读读源码

llamaindex中retrieve策略之AutoMergingRetriever

AutoMergingRetriever策略其实就有点类似我前文说的切块策略了，先将文本切成不同size的块，然后在向量匹配相似度阶段，如果匹配的结果是小块，会尝试和它对应的大块进行merge，思想差不多，我们简单看一下如何使用：

1、使用HierarchicalNodeParser进行切块，当然你可以自己来实现分层切块的策略，默认值下会切成3层，第一层chunk size 2048，第二层512，第三层128;

2、查相似结果时，先用正常向量相似度匹配的结果作为基础查询结果

3、然后使用大小块之间的关联关系尝试合并，我们简单看一下这块的源代码

先查基础节点，然后再尝试合并节点，合并代码：

核心的几步：

1、如果当前父节点下相似的小块占比（可自定义）比较高的时候，开始尝试合并

2、合并比较简单，其实就是平均一下所有相似小块的打分作为父节点的打分

3、添加父节点也就是大块，然后把属于这个大块的小块都删除

RAG(检索增强)终究还是一个辅助作用，一定要合理的使用，最好的情况是模型足够智能不需要RAG，又或者是模型自己来决策使用什么样的策略来提高它自己的准确性，否则又做会了传统的检索系统，大模型的能力会被掩盖