以下是整合后的 RAG 技术全面指南，包含15种高级技术，并分为四个主要阶段，外加一个潜在改进部分：

00 - 预检索和数据索引技术

在这个阶段，重点在于优化数据在进入RAG系统前的质量和可检索性。

  1. 使用 LLM 增加信息密度：通过处理、清洗和标记数据，提高数据的密度，减少低信息量和噪声，进而降低响应成本和提高准确性。
  2. 应用分层索引检索：创建文档摘要，并使用这些摘要进行第一层过滤，以提高检索效率。
  3. 使用假设问题索引改善检索对称性：生成假设的问答对，以减少查询与文档之间的非对称性，从而提升检索准确性。
  4. 使用 LLM 删除数据索引中的重复信息：通过聚类和合并重复信息，精简数据索引，提升RAG系统的响应质量。
  5. 测试和优化分块策略：通过A/B测试，找到适合特定用例的最佳分块策略，以确保在嵌入模型中能更有效地检索和处理信息。

01 - 检索技术

此阶段的目标是在推理时优化检索查询和检索结果，以最大化搜索性能。

  1. 使用 LLM 优化搜索查询：通过调整和优化用户查询，使其更加适合特定的搜索系统，提高搜索结果的相关性。
  2. 使用假设文档嵌入 (HyDE) 解决查询-文档不对称问题：生成假设文档，并在检索时使用这些文档嵌入来替代用户查询，以提高语义相似度。
  3. 实现查询路由或 RAG 决策模式：使用LLMs在多数据源环境中进行查询路由，或者通过RAG决策模式判断何时需要进行检索。

02 - 检索后技术

在检索到数据后但生成最终响应前，进行优化以提升输出质量。

  1. 使用 reranking 优先处理搜索结果：通过重新排序，将最相关的文档置于靠近查询的位置，提高响应的准确性。
  2. 使用上下文提示压缩优化搜索结果：压缩生成提示中的不必要信息，从而减少生成噪声并提高性能。
  3. 使用校正 RAG 对检索到的文档进行评分和过滤：使用轻量级模型对检索结果进行评分和过滤，确保只使用最相关的信息生成最终响应。

03 - 生成技术

优化生成最终用户响应的过程，以确保生成的内容准确且相关。

  1. 使用思维链提示调整噪音：通过逻辑推理提示减少生成过程中的噪音，确保模型能够专注于相关信息。
  2. 使用 Self-RAG 使系统具有自反性：通过自我反思机制，模型可以在生成过程中自我评估并选择最佳的输出。
  3. 通过微调忽略不相关上下文：针对RAG场景进行模型微调，增强模型忽略不相关信息的能力。
  4. 使用自然语言推理使 LLM 对不相关上下文具有鲁棒性：利用自然语言推理模型过滤掉不相关的上下文，确保生成结果的高准确性。

04 - 其他潜在改进

在RAG技术的进一步优化中，可以探索以下潜在的改进方向：

  • 微调嵌入模型：通过调整嵌入模型参数，提高系统在特定场景下的性能。
  • 使用 GraphRAG：将知识图谱引入RAG系统，以增强系统对复杂信息的处理能力。
  • 使用长上下文 LLM：使用如 Gemini 1.5 或 GPT-4 128k 这种支持长上下文的LLM，替代传统的分块和检索方法，从而提升RAG系统的效率和精度。

这份整合后的指南为研发和优化RAG系统提供了全面的技术支持，从预检索、数据索引到最终的响应生成，每个阶段都有详细的技术说明和可行的优化策略。

技术报告下载

https://pan.quark.cn/s/411797e6ca06

参考

https://x.com/shao__meng/status/1824443948208890353