以FastGPT为例提升Rag知识库应用中的检索召回命中率

news2024/9/24 7:18:00

提升Rag知识库应用中的检索召回命中率

在构建Rag（Retrieval-Augmented Generation）知识库应用时，检索召回知识片段的命中率是至关重要的。高效、准确的检索机制是确保AI系统能够精准响应用户查询的基础。当前，FastGPT主要采用三种检索方式：语义检索（向量化检索）、全文检索，以及结合两者的混合检索。每种方式均可搭配重排模型以优化结果排序。

检索方式评估

全文检索：虽适用于关键词检索，但在对话场景下，直接将用户问题作为关键词进行检索，效果欠佳，因对话的复杂性和语境敏感性难以通过简单关键词捕捉。
混合检索：旨在结合语义检索与全文检索的优势，但受限于知识库最大引用tokens，其效果并未如预期般显著提升。实际测试中，混合检索的结果排序往往不如单独使用语义检索时精确，且对检索效率的提升有限。
语义检索：经过反复测试，语义检索因其能够捕捉更丰富的语义信息，被证明在对话应用中表现最佳。其通过向量化技术，将用户查询与知识库中的内容进行深度语义匹配，从而有效提升了召回命中率。

重排模型的考量

重排模型旨在进一步优化检索结果的排序，但其效果依赖于初始检索结果的准确性。当语义检索已经能够提供高度相关的结果时，重排模型可能仅带来边际提升，同时增加计算复杂度和响应时间，影响用户体验。因此，在语义检索效果良好的情况下，引入重排模型需慎重考虑其必要性与成本效益。

优化语义检索的关键

提升语义检索的准确度是优化检索召回命中率的核心。要实现这一目标，需深入理解语义检索的原理，并针对性地优化其实现细节。这可能包括：

优化向量表示：采用更先进的自然语言处理模型（如BERT、GPT系列等）来生成更精确、更具区分度的向量表示。
精细化索引构建：根据知识库的特点和用户查询的习惯，优化索引的构建策略，确保关键信息得到有效索引。
动态调整阈值：根据实际应用场景和反馈，动态调整检索过程中的相似度阈值，以平衡召回率与准确率。

综上所述，提升Rag知识库应用中的检索召回命中率，关键在于优化语义检索的准确度。通过深入理解语义检索原理，并采取有效措施提升其实现效果，可以显著提升AI系统的响应质量和用户体验。同时，在引入重排模型等优化手段时，需充分考虑其必要性与成本效益，避免过度复杂化系统架构。

语义检索原理

字数相似

用户输入问题的字数和知识库存储的知识片段的字数之间有相似度的影响，比如用户输入“你好呀”，知识库里由“你好”、“你好呀”、“你好啊”、“您好”、“你也好呀”，进行检索。
在这里插入图片描述
从检索结果来分析，知识库里和用户问题一模一样的相似度为1，最靠前。其次是意思相同，字数也相同的。最后是意思相同，字数不同的知识段落。

关键词频率

我们还用你好进行召回测试，知识库添加“你好你好”和“你好你好你好”，查询结果如下：
在这里插入图片描述
从检索结果来分析，知识库里和用户问题一模一样的相似度还是1，最靠前。其次是“你好你好”、“您好”、“你好你好你好”、“你好啊”，从查询结果排序不难看出，“你好”这个关键词出现的多的相似会高，但是也不是关键词出现频率越高相似越高。还受到字数相似的影响，在字数相近的情况下，关键词出现的越多，相似度越高。