精炼RAG：优化查询策略、提示工程与全面评估指标

本文介绍了如何在检索增强生成（RAG）系统中优化查询策略、掌握提示工程技巧并精确评估性能的方法。RAG系统通过集成语言模型（LLM）和检索来提高信息处理的质量和效率。以下是本文的核心内容和技术要点： 查询转换 查询转换是指将用户的初始自然语言查询修改为更高质量的检索版本，以便从知识库中获取更准确的文档或片段。具体步骤包括： 1. 用户输入：用户提供自然语言查询。 2. 转换过程：使用一系列技术将查询转换为更适合检索的形式，如查询扩展、查询重写、情境化、假设文档嵌入（HyDE）等。 3. 转换查询检索：使用转换后的查询从知识库中检索相关文档。 4. 上下文增强与响应：将检索到的文档作为上下文，生成最终响应。 查询扩展：增加查询的上下文和相关词汇，使其更具体，如将“注意力”扩展为“自注意力”。 查询重写：将查询转化为更清晰的问题形式，或分解为多个简单的子查询。 情境化：根据上下文对查询进行修改，使其更具针对性。 假设文档嵌入（HyDE）：生成假设的答案，并将其嵌入后用作查询，以提高检索精度。 多查询重写 多查询重写是一种高级查询转换技术，通过生成多个查询变体来提高检索覆盖范围。具体步骤如下： 1. 原始查询：用户输入自然语言查询。 2. 多查询生成：使用LLM生成多个查询变体。 3. 并行检索：针对每个查询变体进行独立检索。 4. 结果融合：合并所有查询的结果，去除重复项。 回退提示 回退提示（Step-back prompting）鼓励LLM首先从复杂的用户查询中提取基本概念，然后再生成详细的答案。具体步骤如下： 1. 原始问题：用户提出复杂问题。 2. 回退提示：构造一个引导LLM提取基本概念的提示。 3. 概念提取：LLM生成的基本概念。 4. 查询细化：使用提取的概念细化或增强原始查询。 5. 检索：使用细化或增强的查询在知识库中检索相关文档。 6. 生成最终响应：将检索到的文档用作上下文，生成最终答案。 子查询分解 子查询分解（Sub-query decomposition）将复杂的多方面用户查询分解为独立的简单子查询，从而提高检索的精确性和覆盖率。具体步骤如下： 1. 原始复杂查询：用户输入涉及多个不同信息请求的复杂查询。 2. 分解过程：使用LLM将复杂查询分解为多个简单的子查询。 3. 并行检索：针对每个子查询进行独立检索。 4. 结果聚合：合并所有子查询的结果，去除重复项。 5. 上下文增强与响应生成：将聚合的文档作为上下文，生成最终答案。 查询路由 查询路由在多数据源的RAG系统中引入了一个决策层，分析用户的查询并将查询智能地导向最适合的数据源或检索策略。查询路由有几种类型： 1. 基于LLM完成的路由：使用LLM生成的文本决定查询的路由。 2. 基于LLM函数调用的路由：使用LLM直接调用路由函数。 3. 基于语义的路由：使用语义相似度决定查询的路由。 4. 零样本分类路由器：使用LLM进行零样本分类，决定查询的路由。 5. 基于语言的路由：根据查询的语言决定路由，适用于多语言场景。 提示工程 提示工程在RAG系统中至关重要，它涉及设计指导LLM处理和综合检索到的上下文的指令。高质量的提示可以显著提升生成响应的质量。常见的提示方式包括： 1. 指示LLM使用上下文。 2. 指导响应格式和风格。 3. 增强事实性和基础支持。 4. 改进推理和合成。 5. 处理模糊性和边缘情况。 响应合成 响应合成为RAG系统的最后一个阶段，将检索到的上下文转换为连贯、相关、用户友好的答案。具体步骤包括： 1. 上下文分析：理解检索到的信息的结构和关系。 2. 信息提取：识别直接回答用户查询的具体信息。 3. 信息合成：结合提取的信息形成连贯的叙述。 4. 答案构建：生成符合语法和流畅性的最终答案。 5. 响应优化：进一步提升响应的清晰度、简洁性和连贯性。 6. 引用和支持（可选）：添加引用来支持生成的答案。 评估LLM生成的响应 评估指标用于客观评估RAG系统的整体性能，包括检索组件和生成组件。常用的评估指标有： 1. Fidelity（忠实度）：衡量生成的回答是否得到检索上下文的支持。 2. Answer Relevancy（答案相关性）：衡量生成的回答是否完全相关且能回答用户的查询。 3. Contextual Precision（上下文精确度）：衡量检索到的上下文有多少是相关和有用的。 4. Contextual Recall（上下文召回率）：衡量知识库中的相关信息有多少被检索到了。 5. Contextual Relevancy（上下文相关性）：结合精确度和召回率，综合评估检索的相关性。 行业评价 本文详细阐述了RAG系统的优化策略和评估方法，有助于提高系统的性能和用户体验。这些技术在实际应用中具有很高的实用价值，对于开发高效的RAG系统至关重要。 公司背景 Langchain是一家专注于开发和完善RAG系统的科技公司，致力于通过先进的技术和算法提升信息检索和生成的质量。Ollama则是该公司使用的一种高性能LLM引擎，支持多种高级功能如多查询生成和响应合成。