RAG模型

一，RAG模型的3个核心

1.Retriever第一阶段

（1）语义检索：

  负责从数据集中检索出与查询相关的数据，如关键词匹配，相似度等查询。
  支持模糊查询和长尾问题，例如：“治疗糖尿病的最新药物是什么？”

（2）高效索引：

  使用向量数据库（如FAISS、Pinecone、Milvus）构建文档索引，支持快速最近邻搜索（ANN），在毫秒级返回相关文档。

（3）混合检索策略：

  结合稀疏检索（如BM25，基于关键词统计）和稠密检索（基于语义向量），平衡精度与效率。

2.Generator第二阶段

  负责基于Retriever检索到的相关信息，生成自然、连贯且知识丰富的文本,用于计算查询与文档的匹配分数。

（1）信息融合：

  接收Retriever返回的多个相关文档片段，整合信息生成答案。
  处理矛盾或重复内容（如不同来源的冲突信息）。

（2）可控生成：

  通过提示词（prompt）或控制令牌（control tokens）引导生成方向（如指定回答长度、风格）。
  支持生成结构化文本（如JSON、表格）。

（3）上下文建模：

  理解对话历史或长文本上下文，生成符合场景的回复。

（4）混合检索策略：

  结合稀疏检索（如BM25，基于关键词统计）和稠密检索（基于语义向量），平衡精度与效率。

3.Ranker第三阶段

  负责对Retriever返回的多个相关文档或段落进行精细排序，以便Generator能够基于最相关、最权威的信息生成答案。

（1）相关性排序：

  对Retriever返回的候选文档按与查询的相关性从高到低排序。
  区分文档质量（如学术论文的引用次数、新闻的时效性）。

（2）上下文理解：

  评估文档间的逻辑关系和互补性（如多个文档是否覆盖查询的不同方面）。
  避免信息重复或矛盾（如不同来源的冲突数据）。

（3）动态调整：

  根据用户反馈或生成结果优化排序策略（如多轮对话中的上下文累积）。。