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wzjs 2025/9/4 18:14:32

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一、RAG 系统核心架构解析

1. 检索模块深度优化

1.1 混合检索技术实现

技术原理：结合稀疏检索（BM25）与密集检索（DPR），通过动态权重分配提升检索精度。例如，在医疗领域，BM25 负责精确匹配疾病名称（如 "糖尿病"），DPR 捕捉症状描述的语义关联（如 "多饮多尿"）。
代码实现（基于 LangChain）：

python

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.retrievers import SVMRetriever# 初始化向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)# 混合检索配置
retriever = SVMRetriever(vectorstore=vectorstore,sparse_kwargs={"bm25": True},dense_kwargs={"similarity_top_k": 10}
)# 融合策略
def hybrid_score(sparse_score, dense_score):return 0.6 * sparse_score + 0.4 * dense_score

1.2 上下文增强检索

技术方案：
- 分块策略：采用动态窗口分块（Dynamic Window Chunking），根据文档结构自动调整分块大小（如技术文档按章节分块，新闻按段落分块）。
- 上下文嵌入：在向量化前为每个文本块添加元数据（如文档标题、时间戳），提升检索时的上下文关联度。
优化效果：在法律案例检索中，上下文增强使召回率提升 23%，检索耗时降低 18%。

2. 生成模块性能调优

2.1 提示工程进阶

动态提示模板：

python

prompt_template = """
基于以下信息回答问题：
{context}问题：{question}回答要求：
1. 保持口语化表达
2. 包含3个以上相关数据
3. 引用原文段落（格式：[P12]）
"""

思维链增强：在提示中加入 "Let's think step by step" 引导模型进行逻辑推理，使生成内容更具条理性。

2.2 幻觉控制技术

检索验证机制：

python

def verify_fact(answer, context):for sentence in answer.split('.'):if not any(sentence in ctx for ctx in context):return Falsereturn True

约束生成：在生成时限制模型输出格式（如 "根据 [P5]，...")，强制引用检索内容。

二、实战部署全流程

1. 数据预处理流水线

1.1 数据清洗与标注

python

import re
from datasets import load_dataset# 清洗规则
cleaning_rules = [(r'\n+', ' '),          # 合并换行符(r'\s{2,}', ' '),       # 去除多余空格(r'[^\x00-\x7F]+', ''), # 过滤非ASCII字符
]# 标注示例
def add_annotations(examples):return {"label": [1 if "error" in text else 0 for text in examples["text"]],"domain": ["IT" if "server" in text else "HR" for text in examples["text"]]}

1.2 多模态数据处理

图像嵌入：使用 CLIP 模型生成图像向量，与文本向量合并存储。
表格处理：将表格转换为结构化数据（如 JSON），通过关系型数据库进行检索。

2. 系统集成与优化

2.1 混合检索系统搭建

python

from langchain.agents import Tool
from langchain.chains import RetrievalQA# 定义检索工具
tools = [Tool(name="文献检索",func=retriever.get_relevant_documents,description="用于查找学术文献和技术文档"),Tool(name="数据库查询",func=sql_query,description="用于查询结构化数据")
]# 构建检索链
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=ChatOpenAI(temperature=0.2),chain_type="stuff",retriever=retriever,return_source_documents=True
)