RAG全系列之《向量化与向量召回》
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在知识检索领域，向量化与重排序正成为解决海量数据精准检索的关键技术组合。本文深入剖析向量化与重排序技术，从文档拆分的多种优化方法，到向量化模型选择、相似度计算的技巧，为你提供一套全面的知识检索指南，供大家参考。
向量化与重排序（rerank）放到一起，因为他们两个搭配起来，解决知识检索的问题，两个是搭配着使用的，今天先介绍一下向量检索。
向量召回的核心：在海量数据中，检索与跟查询内容相近的内容。一般称为内容召回。例如一次性召回50条内容。
rerank的核心：基于召回的内容，再做更加精准的排序。例如将上面50条内容，做一次更加精准重排序，获取到top10内容；
向量化
听着这个名字感觉很复杂，其实思想很简单，简单理解：就是通过一种向量化技术，将内容映射到空间上，在空间中距离越近就代表含义越相近。解决系统不理解语义的问题。实际会更复杂一点，下面给大家详细介绍一下流程。
文档拆分（可选）
我们提供给RAG的内容，如果是长文档的话，就是在知识检索的时候，能够检索到具体的相关的部分。
那么这个时候，就需要我们先把文档拆分为一个个小块（chunk），然后针对每个小块进行后续处理。如何将块拆分得合理，也是个很头疼的问题。比如公司的规章制度的手册，厚厚的一本。如果让AI自动切的时候，他可能会把前后有关联关系的两个段落甚至一个句子，拆分到两个片段里面了。后面检索到其中一个片段，你人单看这一个片段，压根看不懂是什么意思，大模型生成那就是一塌糊涂了。
给大家介绍几个目前比较通用的优化的切分方法：
人工拆分为小块
我目前采取的就是这个方案，因为我们是企业级的RAG，对于准确性要求更高，所以人工拆分的是最准确的。
但是这里也有前提，首先有人力配合做这个事情（人工重新其实是个非常痛苦的事情），因为要保证每个知识点的知识都要是完备的，不能有遗失。
然后知识变更不要太频繁，不然人工刚维护完，然后多段时间又要更新，还必须等人工拆分完才能上线，效率就非常低。
但是针对企业各种规章制度、平台操作手册各种，还是建议大家上人工，先保障效果。剩下的几个方法，我只是有了解，还没有实战过，如果介绍有偏差，欢迎大家指出。
添加buffer
在文档切分的时候，把切割点前后的内容，也冗余到这个文档中，这样就可以避免句子等被切断，导致语义不全的问题。但是这种buffer一般都不会设置的很大，主要解决句子等被切断的问题。前后段落语义有关联性的，这种方案就不是很好了。
多维度切分
因为切一次，可能导致一个句子被切断。那么就设置不同的切分长度，这样一个内容就会存在多个片段中，后续检索的时候，大概率能够检索到对应的相对完整的内容。
但是这种切割之后，会导致重复内容都被检索出来，候选内容变得更多，后续的重排序压力就比较大了。
先切大块，再切小块
先切分为大块（例如按照章节拆分），先大块级别做向量检索，快速找到相关章节。找到对应的章节后，再这个章节内切分好的小块找内容（可以添加buffer方式拆分为小块）。
这个适用于大块与大块内容的确不同的情况，例如公司的规章制度，有明确的章节的概念。如果知识本身就是稀碎，每个知识点都是单独的，那么拆分大块就没有意义了。
向量化
就是将拆分好的知识点，转换为空间坐标。这里其实就有模型的事情，就是大家长听说的embedding模型。不同的embedding转换出来的空间向量差异是非常大的。
这里需要特别注意的就是需要基于语言选择，我们是中文，就建议选择针对中文优化过的embedding模型。我自己试过火山的embedding模型、OpenAI的text-embedding-3-large模型，针对中文效果都还可以。
检索
准备工作都完成了，这个时候来了一个查询之后，我们把需要查询的内容也进行向量化，用于后续检索。
相似度计算
一般我们计算的都是余弦相似度，大家不理解也不太重要，知道怎么用就行，毕竟这里大家也改不了啥。
但是这里就有个坑了，就是稀疏与稠密的关系了，这个是向量检索效果最复杂的地方。
给大家举个例子，需要检索美食攻略，标题[深圳福田区有哪些日式料理，排队人不多的]。因为向量化是按照整句话转化为了空间坐标，他就缺少了关键信息例如福田区、日式。做向量检索的时候，[深圳福田韩国料理人过多]、[北京日式料理，人不多又好吃]这样的稠密矩阵相似度就很高，但是显然他不是我们要的内容。
比较简单的方式，是提升稀疏名词的权重，例如日式、福田区，在整个知识库中出现是比较低频的，能否适当在用户检索这些内容的时候，给这些名词加上更高的权重？这个就是稀疏矩阵的意义。
我们可以综合稀疏与稠密矩阵的检索结果，然后综合权衡，获得最终排序的结果。
进阶的知识检索
刚才那个例子，用了稀疏+稠密之后，其实检索效果也不太好，对于高准确率场景的话，还是不够用的。给大家介绍两个热门的的进阶做法
标量过滤
我们提前给知识点打标，然后基于用户的查询也抽取标签，这样就可以更加准确了。例如对于知识点打标上所处位置、菜系两个标签。
用户查询[深圳福田区有哪些日式料理，排队人不多的]的时候，系统自动识别[深圳]、[日式料理]两个标签，然后基于这两个标签过滤知识，针对过滤后的知识，进行向量检索。
我目前用的这个方法，针对这种特点标签的，效果会很好。但是这个会比较考验知识点打标准确性、用户提问抽取标签的能力，这个不同行业不同，大家自己探索下自己的玩法。
知识图谱
知识图谱解决的各个实体有关系的，简单举个例子。三国演义中，刘备、关羽、张飞这三个人的关系是什么，然后用户问刘备的三弟用的是什么武器，如果只是做内容检索，很难检索到这个类似的表达。
我们建立刘备、关羽、张飞就作为三个实体（角色），然后把他们兄弟关系作为图与图之间关系维护起来。才能解决这个问题。
但是人工建立图谱是一个非常非常非常大的工作量，现在基本都是让AI大模型自动抽取实体与关系，但是各家抽取的准确性都还没有办法实际使用。
我自己用了阿里的KAG、lightRAG，都无法直接应用到生成环境，所以需要再优化一下，才能做到开箱即用。当前用起来，都需要自己再进行个性化的调优。
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