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在人工智能快速发展的时代，检索增强生成（RAG）给我们带来了全新的思维与期待。结合大规模语言模型（LLM），许多人信心满满，以为可以轻松解决复杂的问答任务。现实则告诉我们，尽管RAG的使用相对简单，但要真正掌握其精髓，却并非易事。

一、RAG流程中的困惑

RAG并非仅仅是将文档存入向量数据库，随后由LLM进行处理。从技术层面看，RAG涉及多个步骤与复杂的算法。许多人在开发完RAG流程后，面临的首要问题是：为何效果与预期差距如此悬殊？实际上，RAG的成功与否，在很大程度上取决于检索和生成两个阶段的有效性。

二、检索问题的深层解读

使用RAG时，我们需要对大量的文本文档进行语义搜索。文档的数量从数万到数亿不等，确保在此过程中速度的关键是向量搜索。向量将文本背后的“含义”压缩成一组固定维度的数字表示，但信息的压缩不可避免地会导致一些重要信息的丢失。例如，我们可能发现，从向量搜索中返回的前三篇文档，可能并不包含最相关的信息。解决方案是提高返回文档的数量，但这并不完美。很大一部分LLM的处理能力受限于其上下文窗口。

三、上下文窗口的限制

上下文窗口限制了LLM能够接受的信息量。虽然一些模型如Anthropic的Claude，能够处理更多的Token（达到100K），但仍然不能超出这个范围。当我们试图在上下文中填充过多文档时，LLM的性能往往会受到影响。这一现象显示，简单增加文档数量并不能提高性能，相反地，可能会对处理结果产生负面影响。

四、Rerank的崛起

如何在保证检索率的同时提升生成效果？这需要引入重排序技术——Rerank。重排序模型，通常被称为交叉编码器，能够针对给定的查询和文档对，生成一个相似度分数。根据这一分数，我们能够对检索到的文档进行有效排序。

在实际应用中，许多搜索工程师已在使用包含Rerank的两阶段检索系统。通过第一阶段的快速检索，获取相关文档，并在第二阶段利用Rerank对信息进行重新排序。这种方法结合了快速与准确的优势。

五、Rerank的优势与代价

即使Rerank的计算速度较慢，它带来的准确性却是其他模型所无法比拟的。重排序模型接收到的输入信息更为全面，因此减少了信息的丢失。此外，由于Rerank是在用户查询后执行的，它能够根据查询的具体含义进行分析，进一步提高相关性。

然而，准确性与速度之间的权衡始终是不容忽视的。对于大规模文档，例如4千万条记录，使用小型重排序模型可能需要消耗数十小时。针对这种情况，结合文档切片技术和混合召回策略是必不可少的途径。

六、总结与展望

精通RAG的重要一环在于实现有效的Rerank。在信息技术飞速更新迭代的背景下，理解和运用这些技术将使我们在解决问答任务时，更具优势与成功的可能性。展望未来，随着更多技术的融入，RAG将带给我们更加广阔的应用前景。